Uzun atlama sporunda geçerli atlamanın tahmini
Prediction of valid jumping in long jump sport
- Tez No: 817141
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞAHİN IŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Atletizm sporunun bir dalı olan Uzun Atlama ülkemizde ve Dünya üzerinde bilinen bir yarışma faaliyetidir. Atletler, belirlenen kurallar çerçevesinde atlayışlarını gerçekleştirip en uzun mesafeye ulaşmaya çalışırlar. Atlayışlar hakemler tarafından değerlendirilir ve atlayışın geçerli olup olmadığının karar verilerek atlayışın mesafesi ölçülür. Yarışmanın doğası gereği atletlerin hızlı olması kaçılmaz bir durumdur. İnsan gözüyle yapılan bu kontroller kısa sürelerde olduğundan hakem ve atletler üzerinde baskı oluşturmaktadır. Günümüzde gelişen yazılım ve donanım kaynakları Yapay Zekâ çalışmalarına hız kazandırdı. Yapay Zekâ çözümleri hayatın her alanında başarılı bir şekilde uygulandı. Bu çalışma kapsamında Uzun Atlama Sporunda Geçerli Atlayışın Tahmini problemine çözüm olarak atletlerin ayak konumlarını tahmin eden ResNet-50 + FPN tabanlı Ayak Poz Tahmini Modeli ve tahmin edilen ayak pozlarını video akışında izleyerek atlayışın geçerli olup olmadığının tahminini yapan GRU + tam bağlantılı katmanına sahip Video Sınıflandırıcı Modeli önerildi. Ayak Poz Tahmini ve Video Sınıflandırıcı modelleri problemin çözümünde birleşik olarak kullanıldı. Eğitim kısmında ise bireysel olarak bağımsız eğitilip test edildi. Test veri seti üzerinde Ayak Poz Tahmin modeli AP@IoU=0.5 metriğinde 0.992283, Video Sınıflandırıcı modeli doğruluk metriğinde 0.958333, Birleştirilmiş model doğruluk metriğinde 0.971831 sonuçlarını elde etti.
Özet (Çeviri)
Long Jumping, a branch of athletics, is a well-known competition activity in our country and around the world. Athletes try to reach the longest distance by performing their jumps within the framework of the determined rules. The jumps are evaluated by the referees and the distance of the jump is measured by deciding whether the jump is valid or not. Due to the nature of the competition, it is inevitable that the athletes must be fast. These controls made with the human eye put pressure on the referees and athletes, even if they are for a short time. Today, developing software and hardware resources have accelerated Artificial Intelligence studies. Artificial Intelligence solutions have been successfully applied in all areas of life. In this study, the ResNet-50 + FPN based Foot Pose Estimation Model, which estimates the foot positions of the athletes as a solution to the Prediction of Valid Jumping problem in the Long Jump Sport, and the Video Classifier Model with the GRU + fully connected layer, which makes the prediction whether the jump is valid by tracking the predicted foot poses in the video stream. Foot Pose Estimation and Video Classifier models were used in combination to solve the problem. In the training part, they were trained and tested individually. On the test dataset, the Foot Pose Estimation model achieved 0.992283 in the AP@IoU=0.5 metric, the Video Classifier model achieved 0.958333 in accuracy metric, and the Combined model achieved 0.971831 in accuracy metric.
Benzer Tezler
- Bazı sert çekirdekli meyve türlerinde döllenme biyolojisi üzerinde yöntem çalışmaları
Başlık çevirisi yok
ATBİMOĞLU ADALET
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Adolesan intihar girişimlerinin psiko-sosyal nedenleriyle ilgili araştırma
Başlık çevirisi yok
NAZMİYE YÜKSEL
- Gazi tipi eksternal fiksatörlerle yapılan uygulamalarda kırık hattındaki kompresyonun biyomekanik olarak“strain gage”lerle tayini
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN ŞENGÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ASLANOĞLU
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL