Geri Dön

Yapay zeka teknolojileri ile mobil uygulamalarda nesne tanıma

Object recognition in mobile applications with artificial intelligence technologies

PDF İndir

  1. Tez No: 830103
  2. Yazar: BATUHAN KARADAĞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ARI
  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: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, hemen herkesin sahip olduğu akıllı bir mobil cihaz görülmektedir. Yapılan bu tez çalışmasında, akıllı mobil cihazların donanım imkanlarının yüksek olup olmadığına bakılmaksızın, nesne tanıma ve nesne tespiti yapılması istenilen görseli, çeşitli teknikler kullanarak içerisinde bulunan nesnelerin tanınması ve tespit edilmesi amaçlanmıştır. Derin öğrenmeye dayalı güncel nesne tespit algoritmalarından biri olan YOLO, ilk sunulduğu dönemden itibaren geliştirilmeye devam eden bir nesne tespit aracıdır. YOLO, hız ve doğruluk açısından etkili olması sebebiyle ticari alandaki nesne tespit problemlerinde tercih edilen bir araç olmuştur. Yapılan bu tez çalışmasında, akıllı mobil cihaz için bir arayüz ve YOLOv7 modelinin nesne tespit problemini gerçekleştirebilmesi için bir sunucu geliştirilmiştir. YOLO'nun 7. versiyonu YOLOv7, Microsoft COCO veri seti ile eğitiminin ardından %51.2'lik ortalama hassasiyet başarısı elde etmesi sebebiyle yapılan bu çalışmada tercih edilmiştir. Genellikle derin öğrenmeye dayalı sistemlerin çalıştırılabilmesi için yüksek kapasiteli donanımlara ihtiyaç duyulurken, tasarlanan bu sunucu ile akıllı bir mobil cihazın grafik işlemci birimine (GPU) bakılmaksızın nesne tespit problemi çözümü başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

With the development of technology, it is seen that almost everyone has a smart mobile device. In this thesis study, it is aimed to recognize and detect the objects in the image by using various techniques, regardless of whether the hardware capabilities of smart mobile devices are high or not. YOLO, one of the current object detection algorithms based on deep learning, is an object detection tool that has been under development since it was first introduced. YOLO has become the preferred tool for object detection problems in the commercial field due to its speed and accuracy. In this thesis, an interface for the smart mobile device and a server have been developed for the YOLOv7 model to realize the object detection problem. The 7th version of YOLO, YOLOv7, was preferred in this study because it achieved an average accuracy of 51.2% after training with the Microsoft COCO dataset. has been done. While high-capacity hardware is generally needed to run deep learning-based systems, the object detection problem has been successfully solved with this designed server, regardless of the graphics processing unit (GPU) of a smart mobile device.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    513109

    A review of the applications of vision-based 3D as-built data acquisition technologies in the construction industry

    İnşaat sektöründe 3D as-built veri toplama uygulamalarının incelenmesi

    MAHMOUD ABUFOUDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN

  2. Tez No

    945253

    Mobil uygulama ile derin öğrenme tabanlı nesne tespiti ve büyük dil modeli ile ifade üretme

    Deep learning-based object detection with mobile application and expression generation using a large language model

    NURCİHAN DERE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAZIM YILDIZ

    DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR

  3. Tez No

    947610

    3D nokta bulutu verileri kullanılarak otonom sürüş için nesne algılama yöntemi ile karayolu envanterlerinin tespit edilmesi

    Determination of highway inventories with object detection method for autonomous driving using 3D point cloud data

    HİLAL GEZGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REHA METİN ALKAN

  4. Tez No

    901022

    Yapay zekâ teknolojisinin dijital fotoğrafçılığa etkisi

    Artificial intelligence technology impact on digital photography

    HASAN KASAPOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Güzel SanatlarMarmara Üniversitesi

    Fotoğraf Ana Sanat Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT ÜMİT ERUTKU

  5. Tez No

    932053

    A conceptual model for image recognition based progress monitoring: retail construction and finishing works

    Görüntü tanıma tabanlı ilerleme takibi için kavramsal bir model: perakende inşaat ve ince yapı işleri

    SALİH KAAN MAZLUM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEGÜM SERTYEŞİLIŞIK

Geri Dön