Geri Dön

Yapay zeka tabanlı temel hareket becerileri ölçüm sistemi

Artificial intelligence based basic movement skills measurement system

  1. Tez No: 880009
  2. Yazar: MURAT TAŞARSU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AKHAN AKBULUT
  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: İstanbul Kültür Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Bu çalışma, İstanbul Kültür Üniversitesi ve Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nin ortak yürüttüğü ve TÜBİTAK tarafından desteklenen iki yıllık bir projenin ürünüdür. Projenin amacı, çocukların motor becerilerini etkin bir şekilde değerlendirme potansiyeline sahip yapay zeka destekli bir ölçüm aracı geliştirmektir. İlk olarak, Kinect sensörlerini kullanarak çocukların yürümek, atlamak, top tutmak ve topa vurmak gibi temel hareketlerini kaydeden bir yazılım geliştirilmiş ve 50 tipik ile 50 atipik çocuktan oluşan bir grup üzerinde denemeler yapılmıştır. Toplanan hareket verileri daha sonra yapay zeka modeline dönüştürmek için işlenmiştir. Projede, katılımcıların tipik mi atipik mi olduğunu, hangi hareketi yaptıklarını bilen ve hareketlere puan verebilen yapay zeka modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller, çocukların hareketlerinin doğru ve güvenilir bir şekilde analiz edilebilmesi için Kinect sensörlerden gelen veriler ile özel olarak oluşturulup kaydedilen videonun CNN ve LSTM yapısıyla analiz edilmesi üzerine kurgulanmıştır. Bu çalışma, kinematik değerlendirme sonuçlarıyla birlikte veriye dayalı motor beceri ölçüm araçlarının geliştirilmesine dair somut bir çalışmadır. Toplanan veri setinin norm değerler üzerinden yapay zeka modeli ile işlenmesi, çocukların motor becerilerinin değerlendirilmesine yönelik önemli bir ilerleme olarak kaydedilebilir. Çocukların motor gelişimini objektif ve güvenilir bir biçimde ölçebilen bu yapı, eğitim ve spor antrenmanlarında değerli bir araç olma potansiyeline sahiptir.

Özet (Çeviri)

This study is the product of a two-year project jointly conducted by Istanbul Kültür University and Sakarya Applied Sciences University and supported by TÜBİTAK. The project's objective is to develop an AI-supported measurement tool capable of effectively assessing children's motor skills. Initially, software was developed using Kinect sensors to record basic movements of children such as walking, jumping, catching, and hitting a ball; trials were conducted on a group of 50 typical and 50 atypical children. The collected movement data were then processed to transform into an artificial intelligence model. In the project, AI models were developed that can identify the performed movements, determine whether the participants are typical or atypical, identify which movement the children are performing, and score their movements. Two different AI models were developed to accurately and reliably analyze the children's actions through analysis of data from Kinect sensors and specially created and recorded videos using CNN and LSTM structures. This work is a solid study on the development of data-based motor skills measurement tools, along with kinematic assessment results. Processing the collected dataset through an artificial intelligence model based on norm values can be considered a significant advance in the assessment of children's motor skills. This structure, which can objectively and reliably measure children's motor development, has the potential to be a valuable tool in education and sports training.

Benzer Tezler

  1. The impact of AI-based chatbots on speaking anxiety among EFL learners

    Yapay zeka tabanlı sohbet robotlarının ingilizceyi yabancı dil olarak öğrenenlerdeki konuşma kaygısına etkisi

    MELTEM BALLIDAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAMİ AYDIN

  2. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  3. 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

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. Assessing neurophysiological human response to visual qualities of street intersections

    Sokak kesişimlerinin görsel özelliklerine verilen nörofizyolojik insan tepkilerinin değerlendirilmesi

    ERCÜMENT GÖRGÜL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Halk Sağlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLEK YILDIZ ÖZKAN

  5. 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