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: Belirtilmemiş.
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
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Gebelik ve doğum olgularında prolaktin düzeylerinin değerlendirilmesi
The Evaluation of prolactin values during pregnancy labour and in deliveries
TÜLİN AKAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Konut bölgelerinde parsel düzeni uygulamasının kent topraklarının rasyonel kullanımı çerçevesinde mimari açıdan değerlendirilmesi
An Architeet's Criticism of the Currently Practised method of plot formation in residential areas from the point of View of rational utilization of urban deatories
SUZAN ESİRGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMAN
- Öğretim dalı dersliği yönteminin ortaöğretim kuruluşlarında uygulanması ve sınıf dersliği yöntemi ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
MEHMET SOYLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMAN