TY  - JOUR
TI  - Derin öğrenme yöntemleri ile dokunsal parke yüzeyi tespiti
AB  - Gerçek zamanlı çalışan sistemlerde görüntü işleme uygulamaları yapmak son yıllarda oldukça popüler birkonu haline gelmiştir. Yapay zekâ alanının alt dallarından biri olan derin öğrenme yöntemleri vegörüntülerden nesne tespiti yapma alanında kullanılan görüntü işleme algoritmaları birliktekullanılabilmektedir. Bu sayede otonom otomobiller, otonom insansız hava araçları, yardımcı robotteknolojileri, engelli ve yaşlı bireyler için asistan teknolojileri gibi birçok alanda uygulamalargeliştirilmektedir. Yapılan çalışmada, görme engelli bireyler, otonom araçlar ve robotlar tarafındankullanılabilecek yardımcı bir teknoloji sistemi tasarlamak için dokunsal parke yüzeylerinin derin öğrenmeyöntemleriyle tespit edilmesi gerçekleştirilmiştir. Geleneksel görüntü işleme algoritmalarının aksine buçalışmada derin öğrenme yöntemleri ile görüntü işleme algoritmaları birlikte kullanılmıştır. Nesne tespitetme yöntemleri içinde en iyi yöntemlerden biri olan You Only Look Once-V3(YOLO-V3) modeli DenseNetmodeli ile birleştirilerek YOLOV3-Dense modeli oluşturulmuştur. YOLO-V2, YOLO-V3 veYOLOV3Dense modelleri tarafımızca oluşturulmuş olan ve içerisinde 4580 etiketli görsel bulunan MarmaraDokunsal Parke Yüzeyi(MDPY) veri seti üzerinde ayrı ayrı eğitildikten sonra performansları test veri setiüzerinde birbirleri ile karşılaştırılmıştır. %89 F1-skor, %92 ortalama hassasiyet ve %81 IoU değerleri ileYOLOV3-Dense modelinin dokunsal parke yüzeyi tespit etmede diğer modellerden daha iyi olduğugözlemlenmiştir.
AU  - Doğan, Buket
AU  - Demir, Onder
AU  - aktaş, abdulsamet
DO  - 10.17341/gazimmfd.652101
PY  - 2020
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 35
IS  - 3
SN  - 1300-1884
SP  - 1685
EP  - 1700
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/390802
ER  -