How Ai and machine learning help comabt COVID-19
Yapay zeka ve makine öğrenimi, COVID-19 ile mücadeleye nasılyardımcı oldu
- Tez No: 688659
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Machine learning, Artificial intelligence, COVID-19, Object detection, YOLO, Mask-RCNN, OpenCV
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Covid-19 salgını tüm dünyayı etkilemekle birlikte, birçok ekonomik, sosyal, eğitimsel ve psikolojik etkinin yanı sıra benzeri görülmemiş bir sağlık krizine ve insan hayatlarının kaybına neden olmuştur. Dünya Sağlık Örgütü'ne göre sosyal mesafe, pandeminin yayılmasını önlemek için kritik önlemlerden biridir. Bu çalışmada, yapay zeka ve makine öğreniminin COVID-19 salgınıyla mücadeledeki etkisi tartışılmakta ve OpenCV ve Computer Vision kullanan makine öğrenimine dayalı sosyal mesafeyi uzaktan algılayarak COVID-19'un engellenmesini desteklemeye çalışan bir uygulama önerilmektedir. Bu uygulama iki aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, algılama hızlarını değerlendirmek ve en hızlı modeli belirlemek için YOLO ve Mask-RCNN nesne algılama modellerini (CPU ve GPU) karşılaştırılmıştır. Sosyal mesafenin ihlallerini vurgulamak için daha hızlı (yaya) bir nesne algılama modeline ihtiyaç duyulmaktadır. En hızlı model belirlendikten sonra, çalışmanın, sosyal mesafe ihlallerini etkili bir şekilde tanımlayıp tanımlayamayacağını görmek için bir video datası üzerinde denenmiştir.
Özet (Çeviri)
The COVID-19 pandemic affected the whole world and caused a health crisis, unprecedented loss of human lives, in addition to many consequences on economic, social, educational, and psychological aspects. According to the World Health Organization, social distancing is one of the crucial precautionary measures to prevent the spread of the pandemic. This study discusses artificial intelligence and machine learning's effect in combating the COVID-19 pandemic. And attempts to support the reduction of covid-19 by proposing a machine learningbased application, which utilizes OpenCV, and Computer Vision to introduce a social distance detector for COVID-19. This study will be applied in two stages. Firstly, it will compare YOLO and Mask-RCNN object detection models on (CPU and GPU) to evaluate their detection speed and determine the fastest model. A faster model is needed to detect moving objects (pedestrians) to highlight social distancing violations. Once the faster model is determined, the study will then apply it to video streams to see whether it can effectively determine social distancing violations
Benzer Tezler
- Leveraging ai in construction management
İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma
BARAN AKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- Artificial intelligence based risk analysis in project management
Proje yönetiminde yapay zekâ tabanlı risk analizi
YASEMİN TUNCER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN ÖZTEMEL
- New proposed methods for synthetic minority over-sampling technique
Sentetik azınlık aşırı örnekleme tekniği için yeni önerilen yöntemler
HAKAN KORUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN
- COVİD-19 sürecinde kullanılan yapay zeka teknikleri
Artificial intelligence (AI) applications used in the COVID-19 process
MUSTAFA ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN
- Enhancing human resource decision making with image-based OSMI data analysis: leveraging PIX2PIX for accurate workplace mental health insights
İş yeri mental sağlık incelemeleri için PIX2PIX kullanarak, görüntü tabanlı OSMI veri analiziyle insan kaynakları karar süreçlerini geliştirme
FARIBA FARID
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN BAYYURT