Geri Dön

Lidar nokta bulutlarının derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması

Classification of lidar point clouds using deep learning and machine learning methods

  1. Tez No: 982248
  2. Yazar: NİSA KOBAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BENLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çalışmada NuScenes veri setinin Lidarseg-mini alt kümesi kullanılmış ve nokta bulutları yedi farklı sınıfa ayrılmıştır. Deneysel çalışmalarda hem klasik makine öğrenmesi algoritmaları Random Forest, K-En Yakın Komşu, ML-MLP hem de derin öğrenme tabanlı yöntemler DL-MLP, CNN, PointNet Mini uygulanmış, modellerin doğruluk, F1, duyarlılık ve kesinlik metrikleri üzerinden karşılaştırmaları yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

The Lidarseg-mini subset of the NuScenes dataset was used in the study, and the point clouds were divided into seven different classes. In the experimental studies, both classical machine learning algorithms (Random Forest, K-Nearest Neighbor, ML-MLP) and deep learning-based methods (DL-MLP, CNN, PointNet Mini) were applied, and the models were compared based on accuracy, F1, sensitivity, and precision metrics.

Benzer Tezler

  1. Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation

    Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi

    MUHAMMED ENES ATİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAİDE DURAN

  2. Derin öğrenme tekniklerini kullanarak hava lidar nokta bulutlarının sınıflandırılması

    Classification of airborne lidar point clouds using deep learning

    FIRAT URAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH VARLIK

  3. Enhancing UCAV operations with AI-driven point cloud semantic segmentation for precision gimbal targeting in defense industry

    Savunma sanayiinde hassas gimbal hedefleme için yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik segmentasyon yaklaşımlarıyla S/İHA operasyonlarının iyileştirilmesi

    SALİH BOZKURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAİDE DURAN

  4. Lidar nokta bulutlarının semantik segmantasyonu için derin öğrenme tabanlı iyileştirilmiş poıntnet++ mimarisi

    An improved deep learning based pointnet++ architecturefor semantic segmentation of lidar point clouds

    ZEYNEP AKBULUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ KARSLI

  5. LiDAR based ground plane estimation, hybrid visual-LiDAR odometry and navigation of autonomous trucks

    Otonom maden sahası kamyonları için zemin düzlemi tahmini, hibrit görsel-LiDAR odometri ve navigasyon sistemi

    EREN AYDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL