Trafik verilerinin üretilmesinde makine öğrenmesi yönteminin kullanımı
Using machine learning method in generation of traffic data
- Tez No: 700315
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Ulaştırma ve trafik problemleri, dünyanın farklı ülkelerinde öncelikli olarak sıralanmaktadır. Sosyal boyutları nedeniyle toplumu doğrudan ilgilendirmekte ve yaşam kalitesini etkilemektedir. Bu kapsamda, trafik yönetimi ve trafik güvenliği gibi konular güncelliğini korumakta ve gelişen teknoloji ile beraber farklılaşmaktadır. Günümüzde trafiğin kontrolünün sağlanmasında geleneksel kontrol tekniklerine ek olarak ileri ve yeni teknolojiye uygun trafik kontrol teknikleri de kullanılmaya başlanmıştır. Bunların başında yapay zeka (artificial intelligence, AI) teknikleri gelmektedir. Artık birçok trafik kontrol ve takip sistemleri kameralar ile takip edilmektedir. Kamera görüntülerinden sağlanan veriler analiz edilerek trafik yönetiminde birçok fayda sağladığı görülmektedir. Bu makalede trafik problemlerinin çözümleri için veri sağlanması ve şehir içi ortamlarda yapay zeka uygulamalarının ulaşımda kullanım alanları incelenmektedir. Yapılan çalışmada ise trafik yönetimi alanında kullanılacak sağlıklı verilerin, en yüksek doğruluk oranında elde edilebilmesi adına makine öğrenmesi yöntemlerinden derin öğrenme teknolojisi modelleri uygulanarak performansları analiz edildi. Bu modeller, video kayıtları üzerinden nesne tanımlama ve görüntü işleme işlemleri yapılarak uygulandı.
Özet (Çeviri)
Transportation and traffic problems are prioritized in different countries of the world. Due to its social dimensions, it directly concerns the society and affects the quality of life. In this context, issues such as traffic management and traffic safety remain up-to-date and differentiate with the developing technology. Today, in addition to traditional control techniques, advanced and new technology-appropriate traffic control techniques have been used to control traffic. At the beginning of these are artificial intelligence (AI) techniques. In this article, providing data for the solutions of traffic problems and the use of artificial intelligence applications in transportation in urban environments were examined. In the study, the performances were analyzed by applying deep learning technology models, one of the machine learning methods, in order to obtain the healthy data to be used in the field of traffic management with the highest accuracy. These models were applied by making object identification processes over video recordings.
Benzer Tezler
- Accident data analysis for formal scenario generation and traffic simulation
Resmi senaryo oluşturumu ve trafik simülasyonu için kaza veri analizi
İLKE KUTLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI
DOÇ. DR. MUSTAFA İLHAN AKBAŞ
- Multilayer mean field differential games in multi-agent systems and an application in intelligent transportation
Çoklu-karar vericili sistemlerde çoklu düzlem ortalama alan diferensiyel oyunları ve akıllı ulaşımda bir uygulama
ALPER ÖNER
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Use of commercial floating car data (FCD) to determine spatio-temporal changes in urban arterial traffic characteristics
Kentsel ana arter trafik karakteristiklerinin mekansal-zamansal değişimlerinin belirlenmesinde ticari hareketli araç verisinin kullanımı
MAZHAR MERT KÜRKÇÜOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HEDİYE TÜYDEŞ YAMAN
PROF. DR. KAĞAN TUNCAY
- Bütünleşik regresyon analizi ile toplu ulaşım otobüs kaza sayısı tahminleme: İstanbul örneği
Public transportation bus accident prediction with ensemble regression analysis: Case of Istanbul
ONUR ÖZDEMİR
- Bağ yolculuk sürelerinin ölçüm ve modelleme kapsamında irdelenmesi
Explicit analysis on link travel times within measuring and modelling issues
GÖKER AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU