Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemleri ile konum tabanlı artırılmış gerçeklik uygulaması

A location-based augmented reality application with machine learning methods

  1. Tez No: 851459
  2. Yazar: KÜBRA KAPICI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ÖZTÜRK
  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: Türkçe
  9. Üniversite: KTO Karatay Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Konum tabanlı artırılmış gerçeklik, bir mobil cihazın GPS ve dijital pusula verilerini kullanarak çevreye ilişkin ilgili sanal bilgileri ekranında görüntülemesini sağlayan işaretsiz bir tekniktir. Bu çalışmada, bir kuruma ait binalar hakkında konum tabanlı artırılmış gerçeklik kullanılarak kullanıcıların bilgilendirilmesi sağlayan bir mobil uygulama geliştirilmiştir. Bunun için Unity ve Vuforia kullanılmıştır. Telefonun kuzeye göre yaptığı açı ile binaların köşe koordinatları arasındaki açıdan yararlanılarak hangi bina olduğu tespit edilmiş ve bina hakkında bilgiler telefon ekranına yazdırılmıştır. Uygulama kurum içinde kullanılarak binaların enlem, boylam ve uzaklık bilgileri kaydedilmiştir. Kaydedilen bu veriler ile Karar Ağacı, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinaları ve XGBoost algoritmaları eğitilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 Skor ölçüt değerleri sırasıyla 0.90, 0.91, 0.90, 0.90 olmak üzere en iyi sonuç Destek Vektör Makinalarına aittir. Makine öğrenmesi algoritmalarının uygulama içinde kullanımıyla sadece telefonun enlem, boylam ve bina uzaklığı bilgileri kullanılarak binanın tespiti sağlanmıştır. Bu sayede bina tespiti için açısal hesaplama yapma gerekliliği giderilmiştir.

Özet (Çeviri)

Location-based augmented reality is a markerless technique which enables a mobile device to display the relevant virtual information about the environment on its screen by using GPS and digital compass data. In this study, a location-based augmented reality mobile application has been developed to inform users about the buildings of a university campus. The application determines which building it is by making angular calculations using the geographical position of the mobile device and the corner coordinates of the buildings. The application was then used within the campus to record the current latitude, longitude of the mobile device and the distance information of the buildings that were displayed on the device screen. The collected data was applied to Decision Tree, Random Forests, Support Vector Machines (SVM), and XGBoost algorithms with 3-fold cross validation and the obtained results were compared. Based on the results obtained, the best performance belongs to the SVM algorithm with accuracy, precision, recall, and F1 Score values of 0.90, 0.91, 0.90, and 0.90, respectively. The use of machine learning algorithms within the application allows the detection of the buildings using only latitude, longitude of the mobile device and the building distance information, eliminating the need for angular calculations.

Benzer Tezler

  1. Virtual reality based decision support model for design process ofmuseum exhibition projects

    Müze sergileme projeleri tasarım süreci içinsanal gerçeklik tabanlı bir karar destek modeli

    UMUT DURMUŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN

  2. A conceptual approach for design and development of serious games in maritime domain

    Denizcilik alanında eğitici oyun dizaynı ve geliştirilmesi için konseptsel bir yaklaşım

    SÜLEYMAN CİHAN GÜRBÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. METİN ÇELİK

  3. Deep learning aided data detectionfor future wireless communication systems

    Gelecek nesil telsiz haberleşme sistemleri içinderin öğrenme yardımıyla data tespiti

    MERVE TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  4. Implementation of data-driven decisions in urban governance and planning

    Kent yönetişim ve planlamasında veri odaklı kararların uygulanması

    JAFAR NAJAFLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN

  5. Wi-fi based indoor positioning with spatial filtering and feature selection

    Özel filtreleme ve özellik seçimi ile wi-fi tabanlı iç konum analizi

    HÜRKAN MUSTAFA AYDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ECE GELAL SOYAK