Derin öğrenme temelli iç mekan yönlendirme uygulaması
Deep learning based indoor routing application
- Tez No: 719303
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESRİN AYDIN ATASOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar yazılımları, Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Transfer öğrenimi, Yönlendirme, Computer softwares, Deep learning, Convolutional neural networks, Transfer learning, Routing
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda artan nüfus ile birlikte insanların hastane, alışveriş merkezi gibi yaşam alanlarında harcadıkları zaman da artmaktadır. Açık alanlarda yaşanılan sıkıntılara ek olarak kapalı alanlarda da ulaşım konusunda insanların istedikleri yerlere ulaşmak için harcadıkları zaman binaların karmaşıklığına bağlı olarak değişmektedir. Bu noktada iç mekanlarda insanların yönlendirilmesi için farklı yaklaşımlar araştırma konusu olmuştur. Derin öğrenme temelli yönlendirme çalışmalarına katkı olarak bu tez çalışmasında yönlendirme işlemleri iki adımda ele alınmaktadır. İlk olarak mağaza konum bilgisinin alınması için Transfer öğrenmeye dayalı Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) mimarisi kullanılmıştır. Oluşturulan model mimarisi mağaza görüntülerinden yönlendirme için başlangıç bilgisini vermektedir. Bir sonraki adımda yönlendirme adımları Android mobil uygulama aracılığıyla kullanıcıya sunulmaktadır. Uygulama ile kullanıcıların internet bağlantısı olmadan aynı ve farklı katlar arasında yönlendirme işlemi gerçekleştirilmektedir.
Özet (Çeviri)
With the increasing population in recent years, the time people spend in living spaces such as hospitals and shopping centers is also increasing. In addition to the difficulties experienced in open areas, the time people spend in transportation in indoor areas to reach the places they want varies depending on the complexity of the buildings. At this point, different approaches to directing people indoors have been the subject of research. In this thesis, as a contribution to deep learning-based routing studies, routing processes are discussed in two steps. Firstly, Convolutional Neural Networks (CNN) architecture based on Transfer learning was used to retrieve store location information. The model architecture created gives the initial information for routing from the store images. In the next step, the routing steps are presented to the user via the Android mobile application. With the application, users can be routed between the same and different lines without an internet connection.
Benzer Tezler
- Wavedrive: a pipeline for gesture recognition using hands' orientation and polar coordinates
Wavedrive: ellerin yönünü ve polar koordinatları kullanarak jest tanıma için bir boru hattı
ABDÜLKERİM SİPAHİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- İnsansız hava araçları ile RSSI temelli derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile kablosuz sinyal kaynağı lokasyonunun belirlenmesi
Localization of wireless signal sources using RSSI-based deep reinforcement learning on unmanned aerial vehicles
EŞREF ŞAMİL ZAMANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Savunma ve Savunma TeknolojileriSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FURKAN KAMANLI
- Tuzlu su desalinasyonunda yapay zeka kullanımı
Application of artificial intelligence in saltwater desalination
RABİYA KARALI TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMANUR AYDINALP PENÇE
- Autolanding control system design with deep learning based fault estimation
Derin öğrenme tabanlı hasar tespitli gürbüz otomatik iniş kontrol sistemi
BATUHAN EROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE
- Architectural section generation and semantic evaluation with deep learning methods
Derin öğrenme yöntemleri ile mimari kesit üretimi ve anlamsal değerlendirilmesi
ECE SAVAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU