Geri Dön

Darteasy automated dart scoring system using deep learning

Darteasy derin öğrenme ile otomatik dart skorlama sistemi

  1. Tez No: 851391
  2. Yazar: ÖMER ALPEREN KOZA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN AKIN
  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: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Dart oyununda geleneksel skor tutma yöntemi, insan hesaplamalarına dayanır ve insan hatalarına ve tutarsızlıklara açıktır. Ayrıca, oyuncular üzerinde gereksiz ve stresli bir iş yükü yüklemekte ve bir kişiye skor tutma işlemine bağlı kalma zorunluluğu yüklemektedir. Bu tez, yapay zeka (YZ) teknikleri kullanarak bir otomatik dart skorlama sistemi sunmaktadır. Araştırma, tek kamera ile daha güvenilir ve doğru bir çözüm sunmak için bilgisayar görüsü, nesne tanıma ve derin öğrenme tekniklerini içermektedir. Mevcut çözümlerin bazı eksik tarafları bulunmaktadır. Bu çözümler ya pahalı, ya yavaş ya da bazı durumlarda doğru sonuçlar vermemektedirler. Bunun yanında, mavcut bazı çözümler kalabalık mekanlarda uygulanamamaktadır. Tüm bu durumlar ve çözüm önerileri, deney sonuçlarıyla beraber, açıklanacaktır. Bu tezde, her yerde kullanılabilecek bir çözüm sunulması amaçlanmaktadır. Bu tez, yapay zeka teknolojileri kullanarak erişilebilir bir system ile daha doğru, daha hızlı ve adil dart müsabakaları temin etmeyi amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

The traditional way of keeping the scores of dart games, relies on human calculations, prone to human error and inconsistencies. Not to mention the unpleasant workload it imposes on the players or the necessity to dedicate a person to keep the scores. This thesis introduces an automated dart game scoring system by applying Artificial Intelligence (AI) techniques. The research includes computer vision, object detection, and deep learning algorithms, to create a robust and accurate single-camera solution. Present solutions have some deficits. They are either expensive, slow or not accurate in some cases. Furthermore, some of the present solutions cannot be applied to public places. All these cases will be explained and solution proposals will be shared together with experimental results. In this thesis, it is aimed to propose a system which can be used everywhere. By using AI technologies, this thesis aims to offer more accurate, more entertaining, fast, and fair dart games with a more affordable and accessible system.

Benzer Tezler