Derin öğrenme ile şehir içi hafif raylı sistemlerde vagon içi yolcu yoğunluğunun tespiti ve yolcu yönlendirme sistemi
Passenger density detection in urban light rail systems with deep learning and passenger guidance system
- Tez No: 776946
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CABİR AKKOYUNLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Genel anlamda incelendiğinde yapay zekâ uygulamaları tarihi iniş ve çıkışlarla doludur. Belli dönemlerde alınan en küçük başarılar dahi insanların ilgisini fazlasıyla çekmeyi başaran bu alanı gündemin en üst sıralarına taşımıştır. Ancak, günümüzde Yapay zekânın alt dallarından biri olan derin öğrenme sınırlı başarılarla değil büyük çözümlerin bir parçası olarak gündeme gelmeyi başarmaktadır. Derin öğrenme uygulamaları artık her alanda yüksek başarım oranları ile çözümler üretmekte ve bu çözümler aktif olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmamızda her alanda karşımıza çıkan ve işleri bizim için daha kolay hale getiren bu algoritmaları şehir içi hafif raylı sistemlerde vagon içi yolcu yoğunluğunun tespiti ve istasyonlarda bekleyen yolcuların daha uygun kapılara yönlendirilerek çözülecek sorular ve işletmenin yapacağı sefer planlamalarına sağlanacak katkılar incelenmektedir. Projede resimlerin okunması, histogramların hesaplanması ve resim üzerindeki gürültülerin giderilmesi için OpenCV kütüphanesi kullanılacak olup nesne tespiti için de Yolov5 algoritması ile COCO ağırlık seti kullanılacaktır. Bahsedilen algoritmalar verimli çalışması ve maliyet açısından en verimli çözüm olan NVIDIA tarafından üretilen Jetson Nano tek kart yapay zekâ bilgisayarında koşacaktır. Bu sayede sistemimiz maliyet ve performans açısından sahada uygulanabilir bir yapıya kavuşacaktır.
Özet (Çeviri)
The history of artificial intelligence applications is full of ups and downs when examined in general terms. Even the smallest achievements in certain periods have brought this field, which has managed to attract the attention of people, to the top of the agenda. However, today, deep learning, which is one of the sub-branches of Artificial Intelligence, manages to come to the fore as a part of great solutions, not with limited success. Deep learning applications now produce solutions with high success rates in every field and these solutions are actively used. In this study, these algorithms, which we encounter in every field and make things easier for us, are examined to determine the passenger density in the city light rail systems, the questions to be solved by directing the passengers waiting at the stations to more suitable doors, and the contributions to the voyage planning of the enterprise. In the project, OpenCV library will be used for reading pictures, calculating histograms and removing noise on the picture, and Yolov5 algorithm and COCO weight set will be used for object detection. The mentioned algorithms will run on the Jetson Nano single card artificial intelligence computer produced by NVIDIA, which is the most efficient solution in terms of efficient operation and cost. In this way, our system will have a structure that can be applied in the field in terms of cost and performance.
Benzer Tezler
- Trafik işaretlerinin derin öğrenme ile tespiti ve anlamlandırılması
Perception of traffic lights and sheets with the image processing (deep learning) method
HAYATİ AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN UĞUZ
- YOLO algoritmaları ile trafik ışıklarının gerçek zamanlı kontrolü
Real-time control of traffic lights with YOLO algorithms
ELİF İNCEKARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiIğdır ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN IŞIK
- Derin öğrenme yaklaşımları ile gömülü sistemler için gerçek zamanlı araç sayım ve takip sistemi
Real-time vehicle counting and tracking system with deep learning approaches for embedded systems
ABDULREZZAK DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN DUVAR
- Uçtan uca sürücüsüz bir aracın derin öğrenme modelleri ile kontrol edilmesi
Controlling an end-to-end driverless vehicle with deep learning models
ALİ ART
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH TALHA SÖZER
- Mini autonomous car architecture for urban driving scenarios
Şehir i̇çi sürüş senaryolari için mini otonom araç mimarisi
GÖKHAN KARABULUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA CAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM TEMİZER