Sayısal görüntü işleme ve yapay zeka yöntemi ile son kullanıcı odaklı endüstriyel ürün tasarımı
Industrial product design for end user with digital image processing and artificial intelligence method
- Tez No: 875423
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Klima, iklimlendirme amacı ile yaygın olarak kullanılan bir sistemdir. İç mekân hava kalitesini artırmak, konforu sağlamak ve hava koşullarına uyumlu bir ortam oluşturmak amacıyla tasarlanmıştır. Yapay zeka ise, bilgisayar sistemlerinin karmaşık verileri analiz etmek, öğrenmek ve belirli görevleri yerine getirmek için insan benzeri akıl ve öğrenme yetenekleri kazanmasını sağlayan bir teknolojidir. Bu teknoloji, genellikle endüstriyel alanlarda üretim süreçlerini iyileştirmek için kullanılmaktadır. Son yıllarda ise günlük yaşamın pek çok alanında yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Geliştirilen yapay zeka destekli klima sistemi, bu iki önemli kavramı bir araya getirerek kullanıcı deneyimini optimize etmeyi amaçlamaktadır. Bu sistem, Raspberry Pi ve Pi kamera gibi yaygın ve düşük maliyetli bileşenlerle geliştirilmiştir. Yüz tanıma ve insan algılama gibi temel yapay zeka işlevleri kullanılarak çalışmaktadır. Yüz tanıma işlevi, Haar Cascade algoritması aracılığıyla gerçekleştirilir ve sistem tarafından tanınan kullanıcıların tercihlerine uygun şekilde klima ayarları otomatik olarak belirlenmektedir. İnsan algılama sistemi ise TensorFlow makine öğrenme kütüphanesi ve YOLO yapay zeka algoritması kullanılarak odadaki insan sayısını ve insanların bulundukları konumları tespit edebilmektedir. Böylece hava akışı optimize edilmekte ve klimadan üflenen hava doğrudan insanların üzerine gelmeden iklimlendirme daha konforlu bir hale getirilmektedir. Ayrıca sistem, odada belirli bir süre boyunca insan algılanmadığı durumda klimayı otomatik olarak enerji tasarruf moduna geçirir. Böylelikle enerji verimliliği sağlayarak sürdürülebilirliğe katkıda bulunmaktadır. Geliştirilen sistem, yalnızca iklimlendirme alanında değil, aynı zamanda enerji tasarrufu sağlama ve kullanıcı konforunu artırma açısından da önemli bir ilerlemedir. Bu çalışma, yapay zeka teknolojisinin sınırlı işlem gücüne sahip platformlarla bile günlük yaşamda yaygın olarak kullanılabilecek pratik uygulamalar için potansiyel taşıdığını vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Air conditioner is a widely used system for the purpose of climate control. It is designed to improve indoor air quality, provide comfort and create an environment compatible with weather conditions. Artificial intelligence is a technology that enables computer systems to acquire human-like intelligence and learning capabilities to analyse complex data, learn and perform specific tasks. This technology is generally used in industrial areas to improve production processes. In recent years, it has been widely used in many areas of daily life. The developed artificial intelligence-supported air conditioning system aims to optimise the user experience by combining these two important concepts. This system is developed with common and low-cost components such as Raspberry Pi and Pi camera. It works using basic artificial intelligence functions such as face recognition and human detection. The face recognition function is performed by the Haar Cascade algorithm and the air conditioning settings are automatically adjusted according to the preferences of the users who are recognised by the system. The human detection system can detect the number of people in the room and their locations by using the TensorFlow machine learning library and YOLO artificial intelligence algorithm. In this way, air flow is optimised and air flow is made more comfortable without the air blowing from the air conditioner directly on people. In addition, the system automatically sets the air conditioner to energy saving mode when no people are detected in the room for a certain period of time. Thus, it contributes to sustainability by providing energy efficiency. The developed system is an important advance in not only the area of air-conditioning, at the same time saving energy and increasing user comfort. This study highlights that artificial intelligence technology has the potential for practical applications that can be widely used in daily life, even with platforms with limited processing capacity.
Benzer Tezler
- 1:25000 ölçekli haritalardan yükseklik eğrilerinin yarı otomatik olarak sayısallaştırılması
Semi automatic digitizing of contours from 1:25000 scaled maps
CÜNEYD HELVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
- Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu
Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification
OZAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Vector-driven: A new projection and backprojection algorithm based on vector mapping
Vector-driven: Vektör haritalamasına dayalı yeni bir projeksiyonve ters projeksiyon algoritması
İSMAİL MELİK TÜRKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM