Geri Dön

Animal gait identification by using a deep learning method

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 821770
  2. Yazar: MOHAMMED KHALEEL IBRAHIM AL AGELE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. REMZİ YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 176

Özet

araştırma da, hayvan organizmaları tanımlanmış ve sınıflandırılmıştır. Hayvanların yürüyüşleri sırasında izledikleri davranışları belirlemenin yanı sıra, hayvanların yürüyüşleri analiz edilerek ve hayvan kimliğini tespit etmek için derin öğrenme tekniği kullanılmıştır. Çalışma da, örnek hayvan olarak at seçilmiştir ve yürüme veya yaşam sırasında meydana gelen sakatlanma da tespit edilebilmektedir. Hayvanların yürüyüşe dayalı tespiti, tanımlanması ve sınıflandırılmasında araştırmaların da temelini oluşturan yürüyüş analizi kullanılmıştır. Bir atın vücudunun bölümlerini tanımlamak için çeşitli derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Sinir ağı (CNN), bir dizi verideki temel ilişkileri belirlemeye çalışan bir dizi algoritmadır. Derin öğrenme, sinir ağı, yürüyüş analizi, hayvan tanıma yöntemi kullanarak, yürüyen hayvanı tanıma alanında yapılan araştırmada yöntemler karşılaştırılmıştır. Kullanılan yöntemlerde elde edilen sonuçlar ise: Derin öğrenmede %96.4 doğruluk, CNN'de %95 sonuçlar elde edildi. İç ölçü birimleri %94 ve Hayvan tanıma sonuçları %90.91 ve vücut parçası tanıma sonuçları %88.04 elde edildi. Bu sonuçlar diğer yöntemlerle karşılaştırıldı.

Özet (Çeviri)

In this research, animal organisms were identified and classified. In addition to determining the behaviors that animals follow during their walks, the deep learning technique was used to analyze the animals' walks and to identify the animal identity. In the study, the horse was chosen as the sample animal, and injuries that occur during walking or life can also be detected. Gait analysis, which is also the basis of research, was used in the detection, identification and classification of animals based on gait. Various deep learning models have been used to identify parts of a horse's body. A neural network (CNN) is a set of algorithms that try to identify key relationships in a set of data. Using deep learning, neural network, gait analysis, animal recognition method, methods were compared in the research conducted in the field of walking animal recognition. The results obtained in the methods used were: 96.4% accuracy in deep learning, 95% in CNN, and internal measurement units of 94% and Animal Gait of 90.91% and 88.04%, body part recognition were obtained. These results were compared with other methods.

Benzer Tezler

  1. Control and system identification of legged locomotion with recurrent neural networks

    Tekrarlayan sinir ağları ile bacaklı lokomosyonun kontrolü ve sistem tanımlanması

    BAHADIR ÇATALBAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER MORGÜL

  2. Analysis and control of periodic gaits in legged robots

    Bacaklı robotlar için periyodik yürüme davranışlarının analizi ve kontrolü

    HASAN HAMZAÇEBİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER MORGÜL

  3. Whole-body bound gait control of a quadruped robot equipped with anactive spine joint

    Aktif omurga eklemi ile donatılmış dört ayaklı robotta sıçrama yürüyüşünün tüm vücut hareketi kontrolü

    ÖMER KEMAL ADAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMALETTİN ERBATUR

  4. Skeletal muscle mechanics and spasticity management: Human and animal experiments

    İskelet kası mekaniği ve spastisite yönetimi: İnsan ve hayvan deneyleri

    CEMRE SU KAYA KELEŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    PROF. DR. CAN ALİ YÜCESOY

  5. Serbest dolaşımlı (free range) barındırma sistemi ve yavaş gelişen etlik piliç genotiplerinin büyüme performansı, hayvan refahı ve davranışları ile ayak sağlığı ve ekonomik verimlilik üzerine etkileri

    Effects of free-range housing system and slow-growing genotype on gowth performance, animal welfare and behaviour, foot health and production economics in broiler meat production.

    ABDOURHAMANE IBRAHIMA MAHAMANE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Veteriner HekimliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Zootekni (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN PETEK