İnsansız hava aracı ile gerçek zamanlı maske ve sosyal mesafe tespiti
Real-time mask and social distance detection by unmanned aerial vehicle
- Tez No: 800404
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ, DOÇ. DR. ALİ ÇALHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Maske tespiti, Sosyal mesafe, MobileNetV2, Yolov3, COVID-19, İHA, Mask detection, Social distancing, MobileNetV2, Yolov3, COVID-19
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
COVID-19 korona virüsü ilk olarak Çin'in Wuhan kentinde, Aralık 2019'un sonlarında ortaya çıkmıştır. Genellikle bu virüs, küçük parçacıklar yoluyla, konuşma sırasında, öksürürken, hapşırırken ve çoğunlukla yakın temasta olan kişiler arasında, kapalı ve havalandırılmamış alanlarda bulaşır. Dünya sağlık örgütü, virüsün yayılmasını önlemenin en etkili yollarını, fiziksel mesafenin korunması ve maskenin takılması olarak belirlemiştir. Devlet kurumları ve yetkilileri, pandemi sürecinde okul, alışveriş merkezleri ve ulaşım tesisleri gibi halka açık ve kapalı alanlarda sosyal mesafenin yaklaşık 2 metre olarak tutulması ve maske takmayı zorunlu hale getirmiştir. Ancak, insanların maskelerini takıp takmadığının ve aralarındaki mesafenin otomatik olarak kontrolünün yapılması önemli bir problem haline gelmiştir. Bu çalışmada, günümüzde etkili olan COVID-19 gibi salgınların bulaş zincirini kırmak, salgının hızını yavaşlatmak adına önemli olan maske kullanımını tespit etmek için MobileNetV2 algoritması kullanılmıştır. Sosyal mesafe tespiti ise Yolov3 algoritması kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda, görüntülerin elde edilmesinde ve zamandan tasarruf ve daha kolay denetim sağlayabilmek için İnsansız Hava Aracı (İHA) kullanılmıştır. Yapılan uygulama sonuçlarında, önerilen mimarilerde %99,87 ile %100'e varan bir doğruluk elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The COVID-19 corona virus first appeared in Wuhan, China, in late December 2019. Usually, this virus is transmitted through small particles when speaking, coughing, sneezing, and in confined and unventilated spaces, mostly between people in close contact. The World Health Organization has identified the most effective ways to prevent the spread of the virus as maintaining physical distance and wearing a mask. State institutions and authorities have made it mandatory to keep the social distance of approximately 2 meters and to wear masks in public and closed areas such as schools, shopping centers and transportation facilities during the pandemic process. However, automatic control of whether people are wearing masks and the distance between them has become an important problem. In this study, MobilNetV2 for mask detection and Yolov3 for social distance detection, which are important in breaking the transmission chain of epidemics such as COVID-19, which are effective today, and slowing the speed of the epidemic, were carried out using deep learning algorithm and image processing methods. At the same time, an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) was used to obtain images and to save time and provide easier control. As a result of the application, an accuracy of 99.87% to 100% was obtained in the proposed architectures.
Benzer Tezler
- Cooperative control of multi-agent system under time delay
Çok ajanlı sistemlerin zaman gecikmesi altında eş zamanlı kontrolü
ŞİRİN AKKAYA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Next generation wireless networks for social good
Sosyal fayda için yeni nesil telsiz ağlar
SULTAN ÇOĞAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ
- COVID-19'a karşı insansız hava aracı ile derin öğrenme tabanlı maske tespiti
Deep learning based mask detection with unmanned aerial vehicle against COVID-19
MÜCAHİT AKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR SABANCI
- Comparison of satellite positioning techniques on unmanned aerial vehicle based photogrammetry
İnsansız hava aracı ile fotogrametride uydu konumlama tekniklerinin karşılaştırılması
ERSİN TURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİHTER EROL
- Dinamik sistemler için gerçek zamanda yapay sinir ağları ile kontrolör tasarımı
Neural network assisted real-time controller design for dynamic systems
MUSTAFA ALBAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYDEMİR ARISOY