Otonom araçlarda görüş sistemleri ile görüntü anlamlandırma yöntemlerinin incelenmesi ve araç tanıma için uygun evrişimli sinir ağı mimarisinin belirlenmesi
Investigation of vision systems and image interpretation methods in autonomous vehicles and determination of suitable convolutional neural network architecture for vehicle recognition
- Tez No: 830337
- Danışmanlar: PROF. DR. ARİF BEHİÇ TEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde otonom araçlarda yaşanan gelişmeler ile insan hatasına veya ihmaline bağlı yaşanabilecek ve geri dönüşü olmayan hataların önüne geçmek mümkün olmaya başlamıştır. Trafik kazalarının sebepleri incelendiğinde insan hatasının veya ihmalinin kazaların yaşanmasındaki en önemli etmen olması dikkat çekmektedir. Bu hata veya ihmallerden kaynaklanan kazalar sonucu binlerce insan hayatını kaybetmekte veya yaralanmaktadır. Bu çalışmanın amacı otonom araçlar için çevre algılama, algılanan çevrenin aracın anlayabileceği şekle dönüştürülmesini sağlayan sistem, algoritma, cihazların incelenmesi ve seçilmiş algoritmalar içerisinden doğruluk ve ağın eğitim süresi dikkate alınarak en uygun algoritmanın belirlenmesidir.
Özet (Çeviri)
Today, with the developments in autonomous vehicles, it has become possible to prevent irreversible errors that may occur due to human error or negligence. When the causes of traffic accidents are examined, it is noteworthy that human error or negligence is the most important factor in the occurrence of accidents. Thousands of people lose their lives or are injured as a result of accidents resulting from these errors or omissions. The aim of this study is to detect the environment for autonomous vehicles, to examine the system, algorithm, devices that transform the perceived environment into a form that the vehicle can understand, and to determine the most appropriate algorithm among the selected algorithms, taking into account the accuracy and training time of the network.
Benzer Tezler
- Yapay görü teknikleri ile şerit çizgisi algılama ve sınıflandırma
Lane detection and classification by using machine vision techniques
HALE YENGİNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİYE KORKMAZ
- Otonom araçlar için 2B lazer tarayıcı kullanılarak yeni 3B LIDAR sistemi elde edilmesi ve engel tespiti
Obtaining a new type 3D LIDAR system using 2D laser scanner for autonomous vehicles and obstacle detection
AHMET KAĞIZMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking
Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü
MUSTAFA ENES KIRMACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- A fuzzy logic based real-time air-to-air attack algorithm for unmanned combat air vehicles
Savaşan İHA'lar için bulanık mantık tabanlı gerçek zamanlı hava saldırı algoritması
HASAN İŞCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Adaptive control of a novel tilt-roll rotor quadrotor UAV
Adaptif dört rotorlu bir insansız hava aracının modellenmesi ve kontrolü
ABDULKERİM FATİH ŞENKUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ