Bulaşıcı hastalıkların eğitim üzerindeki etkilerinin azaltılması için derin öğrenme ve nesnelerin interneti tabanlı bir sistem önerisi
A deep learning and internet of things based system proposal to reduce the effects of infectious diseases on education
- Tez No: 751048
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FIRAT AYDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
COVID-19 pandemisi, 2020 yılının başından beri dünya genelinde, çoğu alanda insanların hayatı olumsuz etkilemektedir. Eğitim alanı da yüz yüze eğitime getirilen kısıtlamalarla birlikte bu durumdan en çok etkilenen alanlardan biri olmuştur. Bu araştırmada hem COVID-19'un hem de ileride yaşanabilecek farklı bulaşıcı hastalık salgınlarının eğitim üzerindeki etkisini azaltmaya yönelik bir sistem sunulmuştur. Bu sistem, derin öğrenme yöntemleri ile sınıfa girecek olan öğrencilerin maske takıp takmadığının kontrolünü yapmaktadır. Beş farklı konvolüsyonel sinir ağı modeli, maskeli ve maskesiz yüz görüntülerini sınıflandırmak üzere aynı veri seti üzerinde eğitilerek karşılaştırılmıştır. Sistem aynı zamanda, bilgisayarlı görü teknikleri ile yüz tanıma yapmakta ve karantinada olması gereken öğrencilerin sınıflara girmesini engellemek için yoklama alma işlemi gerçekleştirmektedir. Yüz tanıma işleminin daha hızlı yapılabilmesi için üç farklı yüz tespit yöntemi karşılaştırılmıştır. Son olarak nesnelerin interneti yardımı ile, ders verilen sınıfa ait sıcaklık, bağıl nem ve hava kalitesi sürekli olarak ölçülmekte ve MQTT sunucu yardımı ile ana sunucuya iletilen veriler analiz edilerek virüsün yayılmasına elverişli ortam koşulları oluşmadan önce dersin sonlandırılması için uyarı yapılmaktadır. Oluşturulan sistem ile salgın dönemlerinde kısıtlamalara uyulup uyulmadığının verimli bir şekilde kontrolü yapılabilmektedir. Bu şekilde yüz yüze eğitim aksamadan okul gibi kalabalık ortamlarda hastalığın yayılmasının azaltılması hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
Since early 2020, the COVID-19 pandemic as been negatively affecting people's lives in many areas worldwide. The field of education has also been one of the areas most affected by this situation, with the restrictions on face-to-face education. In this research, a system is presented to reduce the effects of both COVID-19 and other different infectious disease outbreaks that may occur in the future on education. This system checks whether the students entering the classroom are wearing masks with deep learning methods. Five different convolutional neural network models were trained on the same dataset and compared to classify masked and unmasked face images. The system also performs facial recognition with computer vision techniques and takes attendance to prevent students who need to be in quarantine from entering the classrooms. Three different face detection methods were compared to make face recognition faster. Finally, with the help of the Internet of Things, the temperature, relative humidity, and air quality of the classroom are continuously measured. The sensor data transmitted to the main server with the help of the MQTT server is analyzed. A warning is given to end the lesson before the environmental conditions suitable for spreading the virus occur. With the system created, it can efficiently control whether restrictions are complied with during epidemic periods. In this way, it is aimed to reduce the spread of the disease in crowded environments such as schools without disrupting face-to-face education.
Benzer Tezler
- Ülkemizdeki bulaşıcı hastalık bildirimlerinin afet yönetimi açısından incelenmesi
Examination of infectious disease reports in our country interms of disaster management
NAHSAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Kamu YönetimiGümüşhane ÜniversitesiAfet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGUT ŞAHİNÖZ
- Development of peptides for targeting TMPRSS2 as drug candidates and targeting spike MHC-II T-cell epitopes as vaccine candidates for COVID-19
COVID-19 ilaç çalışmaları için TMPRSS2 hedefine yönelik, aşı çalışmaları için spike MHC-II T-hücre epitoplarına yönelik peptitlerin geliştirilmesi
GİZEM BEYOĞLU BOZDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR ALPTÜRK
DR. ÖZGÜR YILMAZ
- The impact of COVID-19 on the Tunisian export-oriented industries
COVID-19'un Tunus ihracat odaklı sektörler üzerindeki etkisi
ANOUAR AYADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
EkonomiHaliç Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
Assoc. prof. Dr. HASAN PARILTI
- Exploring contact patterns among students via social network analysis: A cohort study in İstanbul, Türkiye
İstanbul, Türkiye'de bir kohort çalışması: Öğrenciler arasındaki iletişim kalıplarını sosyal ağ analizi ile keşfetmek
TANYA HASANNIAZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Halk Sağlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE YAYLALI
PROF. DR. HASAN GÜÇLÜ
- Kentsel alanlardaki fiziksel ve sosyoekonomik belirleyicilerin çocuk sağlığına etkilerinin CBS ile araştırılması
Investigating the effects of physical and socio-economic determinants on children health through GIS
ASLI KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU