Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak gerçek zamanlı robot ile nesne algılama ve tanıma
Object detection and recognition with real-time robot using machine learning algorithms
- Tez No: 794693
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SOYDAN SERTTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü İşleme, Nesne Algılama, SSD, YOLO, Image Processing, Object Detection, SSD, YOLO
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Son zamanlarda makine öğrenimi ve görüntü tanıma teknolojileri ile nesnelerin algılanması ve görüntülerin incelenmesi birçok uygulamada kullanılan önemli bir araç haline gelmiştir. Özellikle kamera görüntülerindeki hareketli nesneleri gerçek zamanlı olarak algılamak ve tanımak çok önemlidir. Video ya da fotoğraf görüntüleri içerisinde bulunan nesneleri en doğru şekilde tanımak için çeşitli algoritmalar kullanılmaktadır. Bu algoritmalardan YOLO ve SSD önde gelenlerdendir. YOLO (You Only Look Once) ve SSD (Single-Shot Detector) algoritmalarının en önemli avantajları gerçek zamanlı uygulamalar için elverişli olmalarıdır. Bu çalışmada öncelikle YOLO ve SSD algoritmalarının nesne tanıma başarımları incelenmiş ve sonrasında gerçek zamanlı görüş sistemine sahip olan ve mobil telefon ile kontrol edilebilen bir robot tasarlanmıştır. Tekerlek ile hareket eden bu mobil robot ile birçok ortamdan gerçek zamanlı olarak görüntü alarak nesneleri tanıma işlemi gerçekleşmektedir. Robotta kullanılacak nesne tanıma algoritması için iki algoritma birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre YOLO-v3 0,9741 doğruluk oranı, 0,9912 kesinlik oranı, 0,9826 duyarlılık oranı ve 0,9869 F1-Skoru ile SSD algoritmasına göre daha iyi performans göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Recently, detecting objects and examining images with machine learning and image recognition technologies have become an important tool used in many applications. In particular, it is very important to perceive and recognize moving objects in camera images in real time. Various algorithms are used to recognize the objects in the video or photo images in the most accurate way. Yolo and SSD are leading from these algorithms. The most important advantages of Yolo (You Only Look) and SSD (Single-Shot Detector) algorithms are suitable for real-time applications. In this study, first of all, the object recognition performances of YOLO and SSD algorithms were examined, and then a robot with real-time vision system and controllable with a mobile phone was designed. With this mobile robot, which moves with a wheel, the process of recognizing objects is realized by taking images from many environments in real time. For the object recognition algorithm to be used in the robot, the two algorithms were compared with each other. According to the results, YOLO-v3 has performed better than the SSD algorithm with 0.9741 accuracy, 0.9912 precision rate, 0.9826 recall ratio and 0,9869 F1-score.
Benzer Tezler
- Deep reinforcement learning approach in control of Stewart platform- simulation and control
Stewart platformunun kontrolünde derin pekistirmeli öğrenme yaklaşımıc- simülasyon ve kontrol
HADI YADAVARI
Doktora
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT BARIŞ TAVAKOL
- Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data
Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari
ŞEYMA TAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- From data to action: Transforming pressure testing in manufacturing with machine learning for enhancing energy efficiency
Veriden aksiyona: Üretimdeki basınç testini makine öğrenimiyle dönüştürmek ve enerji verimliliğini artırmak
ERHAN YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN
- Deformation estimation of a tendon-driven elastic actuator with soft strain sensors
Yumuşak gerilme sensörleri ile tendon kontrollü esnek aktuatörün deformasyon tahmini
MILAD HAYATI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. MELİH TÜRKSEVEN
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR