Geri Dön

Görüntü işleme ve mobilenetv2 evrişimli sinir ağları kullanılarak aydınlatma şiddetinin tahmini ve performans analizi

Estimation of illumination intensity using image processing and mobilenetv2 convolutional neural networks and performance analysis

  1. Tez No: 1002277
  2. Yazar: CANSU ÜNLÜ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BERAT YILDIZ
  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: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Işık ve aydınlatma, yalnızca insanlar için değil; bitkiler, hayvanlar ve diğer canlılar için de temel bir enerji kaynağı olup, bitkilerin fotosentez yoluyla yaşam zincirini başlatmasından canlıların biyolojik saatlerinin düzenlenmesine kadar pek çok sürecin temelini oluşturmaktadır. Günlük yaşamda aydınlatma çoğunlukla yalnızca yeterli aydınlık düzeyinin sağlanması üzerinden değerlendirilmekte; ışığın kalitesi, mekân yüzeyleriyle etkileşimi ve renk algısı üzerindeki etkileri yeterince dikkate alınmamaktadır. Oysa aydınlatmanın temel amacı, nesnelerin yeterli ve uygun biçimde algılanmasını sağlamaktır. Yetersiz veya yanlış aydınlatma; göz yorgunluğu gibi fiziksel rahatsızlıkların yanı sıra depresif ruh hâlleri, düşük motivasyon, görsel rahatsızlık ve performans kaybı gibi psikolojik ve algısal olumsuzluklara yol açabilmektedir. Bu bütüncül sistemin ayrılmaz bir bileşeni renktir. Işık fiziksel kaynağı, aydınlatma bu kaynağın amacına uygun kullanımını, renk ise bu sürecin algısal karşılığını oluşturmaktadır. Bu çalışmanın amacı, ışık, aydınlatma ve renk arasındaki ilişkiyi hem fiziksel hem de algısal yönleriyle ele alarak, mekânlarda görsel konforun nasıl sağlanabileceğini incelemektir. Bu kapsamda, ışığın mekân yüzeyleriyle etkileşimi sonucu oluşan yansıtma değerleri ve yüzey renklerinin aydınlık düzeyi üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Elde edilen veriler, görüntü işleme teknikleriyle analiz edilerek; derin öğrenme tabanlı modeller aracılığıyla farklı renk ve yüzey senaryolarının aydınlatma algısı üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Böylece yalnızca lüks değerlerine dayalı tasarım yaklaşımının ötesine geçilerek, yüzey renkleri ve yansıtma özelliklerini de içeren, daha verimli ve algısal açıdan dengeli aydınlatma tasarım kararları geliştirilmesi hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

Light and lighting are fundamental sources of energy not only for humans but also for plants, animals, and other living organisms, forming the basis of many processes—from initiating the chain of life through photosynthesis in plants to regulating the biological clocks of living beings. In daily life, lighting is often evaluated merely in terms of providing sufficient illumination levels; however, the quality of light, its interaction with spatial surfaces, and its effects on color perception are not given adequate consideration. Yet, the primary purpose of lighting is to ensure that objects are perceived sufficiently and appropriately. Insufficient or improper lighting can lead not only to physical discomforts such as eye strain but also to psychological and perceptual негатив outcomes, including depressive moods, low motivation, visual discomfort, and loss of performance. Color is an inseparable component of this holistic system. Light represents the physical source, lighting refers to the purposeful use of this source, and color constitutes the perceptual outcome of this process. The aim of this study is to examine the relationship between light, lighting, and color from both physical and perceptual perspectives, and to investigate how visual comfort can be achieved in interior spaces. Within this scope, the reflectance values resulting from the interaction of light with spatial surfaces and the effects of surface colors on illumination levels are analyzed. The obtained data are evaluated using image processing techniques, and the impacts of different color and surface scenarios on lighting perception are assessed through deep learning–based models. Thus, going beyond a design approach based solely on illuminance (lux) values, this study aims to develop more efficient and perceptually balanced lighting design decisions that also incorporate surface colors and reflectance properties.

Benzer Tezler

  1. A real-time multi-modal deep learning system for driver fatigue detection

    Sürücü yorgunluğunu tespit etmek için gerçek zamanlı çok modlu derin öğrenme sistemi

    CENNET KOCABIYIK GÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NALAN ÖZKURT

  2. Enhancing Turkish traffic sign recognition: A comparison of training step numbers, lighting conditions and image sizes

    Türk trafik işareti tanımasının geliştirilmesi: Eğitim adım sayıları, aydınlatma koşulları ve görüntü boyutlarının karşılaştırılması

    KAAN KOCAKANAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TACHA SERIF

  3. Automatic determination of plant type and phenological stage with deep learning methods

    Tarla görüntülerinden bitki türü ve fenolojik evresinin derin öğrenme yöntemleri ile otomatik saptanması

    AIGERIM KAIROLDAYEVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  4. Hibrit bir derin öğrenme modeli kullanılarak görüntülerden hava durumu sınıflandırması

    Weather classification from images using a hybrid deep learning model

    CELAL EROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE BİÇEK

  5. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK