Araç parklarının uygunluk durumunun derin öğrenme ile tespit edilmesi
Determining the occupancy of vehicle parking areas by deep learning
- Tez No: 639436
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Büyük şehirlerde yoğun trafik koşullarında bir aracın park edilmesi, uzun bir sürüş süresi ve beraberinde büyük zaman kayıplarına, trafik akışının bozulmasına ve dolayısıyla boş alan ararken çevre kirliliğine yol açar. Bir otoparka henüz girmeden önce içeride boş yer olup olmadığı bilgisine erişebilmek, bu tarz problemlerin önüne geçecektir. Kapalı otoparklarda bu sorun çeşitli sensör sistemleri ile çözülebilir, ancak bu çözümün açık otoparklara uygulanabilirliği konusunda gerek maliyet gerekse sürdürülebilirlik açısından problemler olmaktadır. Hali hazırda kameralarla donatılmış sokaklar ve caddeler, görüntü temelli çözümlere büyük bir kapı açmıştır. Bu çözümlerden son yıllarda yüksek doğruluklu sonuçlar vererek kendini kanıtlamış derin öğrenme metodu seçilmiş ve açık otoparklardaki park yerlerinin doluluk durumunu sınıflandıran bir derin öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Transfer öğreniminin ResNet modeli kullanılarak yapıldığı bu uygulamada yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Parking a vehicle in heavy traffic conditions in large cities leads to a long driving time, as well as large time losses, traffic flow deterioration, and therefore environmental pollution when looking for free space. Having access to the information whether there is a free space before entering a parking lot will prevent such problems. In indoor parking lots, this problem can be solved with various sensor systems, but there are problems in terms of both cost and sustainability regarding the applicability of this solution to outdoor parking lots. Streets and parking areas already equipped with cameras have opened a huge door to image-based solutions. Among these solutions, the deep learning method, which has proven itself by giving high accuracy results in recent years has been chosen and a deep learning application has been developed that classifies the occupancy of parking spaces in outdoor car parks. In this application, where transfer learning is carried out using the ResNet model, high accuracy rates are obtained.
Benzer Tezler
- Türkiye denizcilik sektöründe çalışma şartları (monografik bir etüd)
Başlık çevirisi yok
A.MURAT ASLANER
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN YAZGAN
- Bazı pırasa çeşit ve hatlarının derin dondurulmaya uygunlukları üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
BERRİN EMENLİ
- Türkiye'nin ekonomik gelişmesinde tarımın parasal sorunları ve tarımsal kredi uygulaması
Başlık çevirisi yok
AHMET CEMAL SİVASLIGİL
- Yeşil alanların dönüşen peyzajlar kapsamında deprem parkı olarak değerlendirilmesi:Sakarya örneği
Evaluation of green spaces as earthquake parks within the scope of transforming landscapes:the case of Sakarya
GÜLNUR VAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Peyzaj MimarlığıSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK UZUN
- Optimization of a composite-based belleville spring system for racing vehicles
Yarış araçları için kompozit tabanlı bellevılle yay sisteminin optimizasyonu
MERT CANER EREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERSAN ÜSTÜNDAĞ