Intelligent advert insertion using HbbTV with ai driven object detection and metadata creation for broadcast videos
Yapay zeka güdümlü nesne algilama ve üst-veri yaratimi ile HbbTV kullanilarak televizyon yayinlarina akilli reklam ekleme
- Tez No: 934589
- Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK KILINÇ, DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA TOPALLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Yapay zekanın alt dallarından biri olan derin öğrenme yöntemi birçok alanda uygulamalar geliştirmek için kullanılmaktadır. Derin öğrenme çalışmalarındaki gelişmeler sayesinde nesne tanıma teknolojileri de yaygınlaşmaktadır. Nesne tanıma teknolojisinde ise derin öğrenme kullanan Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) önemli yere sahiptir. Günümüzde, CNN tabanlı You Only Look Once (YOLO) nesne algılama teknolojisi, en popüler nesne algılama teknolojilerinden biri olmaktadır. Hibrit Yayın Genişbant TV (HbbTV) televizyon ve internet hizmetlerini birleştirerek sunan bir standarttır. Bu sayede farklı içeriklerle hedeflenebilir reklamlar sunulabilmektedir. Bu tezde, yapay zeka yöntemleri ile video içerisinde nesnelerin geçirdiği süreleri değerlendirerek dijital TV yayınları için reklam ekleme zamanı belirleyen bir çalışma sunulmaktadır. Tasarlanan system, nesnelerin video içerisinde geçirdiği sürelerine göre nesnelerin video sahnelerindeki bağlamlarını değerlendirerek video içerisinde reklam verme zamanını belirlemektedir. Hangi reklam videosunun yerleştirileceğine karar vermek için dijital yayın, farklı YOLO versiyonları ile analiz edilmiştir. Videolardaki nesne tespitleri için üst-veri oluşturarak yapa zeka güdümlü YOLOv4 ve YOLOv8 nesne tanıma algoritmaları karşılaştırmalı olarak kullanılmıştır. Nesneler tespit edildikten sonra ilgili nesnenin reklamı seçilmektedir. Bu süreçlerin sonunda dijital TV yayınları için bir reklam ekleme simülasyonu gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Deep learning method, one of the sub-branches of artificial intelligence, is used to develop applications in many fields. Thanks to the developments in deep learning studies, object detection methods have also become widespread. Convolutional Neural Network (CNN), which uses deep learning, has an important place in object detection. Nowadays, CNN-based You Only Look Once (YOLO) object detection approach has become one of the most popular object detection algorithms. Hybrid Broadcast Broadband TV (HbbTV) is a standard that combines television and internet services. Using this standard, targeted adverts can be offered with different content. In this thesis, a study determining timestamp in digital TV broadcast for advert insertion purposes by evaluating elapsed time of objects in the video with artificial intelligence methods is presented. Designed system determines the insertion time of advert in video broadcast by evaluating contextures in the video scenes according to objects' duration spent in the video. The digital broadcast is analyzed with different YOLO versions in order to decide which advert video to be placed. Artificial intelligence driven YOLOv4 and YOLOv8 object detection algorithms are used comparatively by creating metadata to detect objects in videos. After the objects are detected, the advert of the relevant object is selected. At the end of these stages, an advert insertion simulation is performed for digital TV broadcasts.
Benzer Tezler
- Impact of parametric design on designing performative facades
Parametrik tasarımın performatif cephe tasarımı üzerine etkisi
DELARA RAZZAGHMANESH
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELTEM AKSOY
- Türkiye fintek ekosisteminin gelişimi ve İslami Finansa katkısı
The future of Turkish fintech ecosystem and its contribution to Islamic Finance
ASSEL KYSSYKOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Ekonomiİstanbul Üniversitesiİslam İktisadı ve Finansı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM SIRMA
- Televizyon reklamlarının çocuklar üzerindeki etkileri
The Effects of television advertising on children
DİLEK SAĞLAM
- Digital twin-enabled intelligent attack detection mechanisms for autonomous networks
Otonom ağlar için dijital ikiz destekli akıllı saldırı tespit mekanizmaları
YAĞMUR YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERK CANBERK