Yapay zeka ile reyon planogram kontrolü için mobil uygulama geliştirilmesi
Development of a mobile application for shelf planogram control using artificial intelligence
- Tez No: 960180
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADNAN ÇORUM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Bu çalışma, perakende sektöründe planogram uyumluluğunun manuel yöntemlerle izlenmesi sürecinde karşılaşılan zaman, maliyet ve insan hatası gibi problemlere alternatif olarak, yapay zekâ destekli mobil bir planogram kontrol sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Geliştirilen sistem, mobil cihazlarla çekilen raf görselleri üzerinde görüntü işleme ve nesne tanıma tekniklerini kullanarak ürünlerin planogramlara uygunluğunu otomatik olarak analiz etmektedir. Çalışmada hem bulut tabanlı (Microsoft Azure Custom Vision) hem de yerel sunucularda (on-prem) YOLOv7 ve EfficientNetV2B1 mimarilerine dayalı yapay zekâ modelleri eğitilmiştir. On-prem model ile ürün tespitinde %96,3 doğruluk oranı elde edilmiştir. Sistem, planogram uyumsuzluklarını beş ana kategori altında sınıflandırmakta ve kullanıcıya status kodlar ile görsel destekli raporlama sunmaktadır. Kullanıcı arayüzleri, hem masaüstü hem mobil ortamlarda kolay kullanım imkânı sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Gerçekleştirilen saha testlerinde, zeytin gibi ürün çeşitliliği yüksek reyonlarda %95'e varan doğruluk oranıyla başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca sistem, yalnızca ürün yerleşimini değil, raf yapısını da segmentasyon modeli aracılığıyla analiz ederek planogramla yapısal uyumu değerlendirebilmektedir. Çalışma, literatürdeki benzer sistemlerle karşılaştırıldığında mobil cihazlarla çalışabilirlik, düşük maliyet ve kullanıcı dostu arayüzleriyle öne çıkmakta; perakende operasyonlarında yapay zekâ temelli dijital dönüşüm için uygulanabilir bir örnek sunmaktadır. Bu bağlamda geliştirilen sistem, yalnızca raf kontrolü değil, stok optimizasyonu ve ticari analiz süreçlerine de katkı sunabilecek esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm niteliğindedir.
Özet (Çeviri)
This study aims to develop an AI-powered mobile planogram control system as an alternative to the manual monitoring of planogram compliance in the retail sector, which is often challenged by time constraints, costs, and human error. The proposed system automatically analyzes the compliance of products with predefined planograms by applying image processing and object detection techniques to shelf images captured via mobile devices. Both cloud-based (Microsoft Azure Custom Vision) and on-premise AI models—using YOLOv7 and EfficientNetV2B1 architectures—were trained as part of the study. The on-premise model achieved a product detection accuracy rate of 96.3%. The system classifies planogram inconsistencies under five main categories and provides users with visual and status-code–based reporting interfaces. These interfaces are designed for ease of use across both desktop and mobile platforms. Field tests showed that the system yielded a success rate of up to 95% in complex shelves such as olive product sections with high product diversity. Furthermore, the system not only evaluates product placement but also assesses structural compatibility with the planogram through a segmentation model that analyzes shelf configurations. Compared to similar systems in the literature, the proposed solution stands out with its mobile accessibility, low cost, and user-friendly interface. It presents a feasible and scalable example of AI-driven digital transformation in retail operations. Beyond shelf control, the system also holds potential for contributing to stock optimization and commercial analysis processes.
Benzer Tezler
- Yapay zeka yöntemi ile hava jetli sistemlerde atkı hareketinin incelenmesi
Investigation of weft motion in air-jet systems by artificial intelligent methods
MURAT KODALOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Makine MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAYHAN
- Anomaly detection in ınternet of medical things using deep learning
Anomaly detect ionin internet of medical things using deep learning
AYŞE BETÜL BÜKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- Yapay zeka ile EKG sinyalin analizi ve hastalık teşhisinde sınıflandırılması
Patient diagnosis with ECG signals estimation using artificial neural network
MEHDİ SALİMİTORKAMANİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
BiyomühendislikGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Yapay zeka ile yazılım efor tahmini
Software effort estimation by using artificial intelligence
BERNA ŞEREF
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Yapay zeka ile ilgili iddiaların Tanrı tasavvurları açısından değerlendirilmesi
Evaluation of claims regarding artificial intelligence from the perspective of conceptions of God
HURŞİT ERBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
DinVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiFelsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN HEMŞİNLİ