Nesnelerin interneti ekosisteminde bir keşif robotu tasarımı
Design of a discovery robot in internet of things
- Tez No: 833289
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Görüntü işleme, Hareketli robotlar, Nesnelerin interneti, Yapay zeka, Deep learning, Image processing, Mobile robots, Internet of things, Artificial intelligence
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Keşif robotları, araştırma, keşfetme, ortamı tarama, tespit, takip, arama ve kurtarma faaliyetleri için geliştirilmiş uzaktan kumanda edilen veya otonom araçlardır. Bu tip robotlar, insan kontrolu veya insan kontrolu olmadan çeşitli ortam durumlarında kendilerine verilen görevleri yapmaya hazır olmaları amacıyla tasarlanırlar. Bu tezde, nesnelerin interneti ekosisteminde Raspberry Pi mini bilgisayarı kullanılarak, görüntü işleyen ve yapay zekadaki derin öğrenme algoritmalarıyla nesne tespiti yapan bir prototip keşif robotu tasarlanmıştır. Keşif robotu, iç mekanlarda canlı nesne tespiti yaparak, mekan güvenliğini kontrol etme motivasyonuyla oluşturulmuştur. Tez kapsamında, robotlar, nesnelerin interneti, Raspberry Pi, görüntü işleme teknolojileri ve yapay zeka tekniklerini içeren nesne tespiti hakkındaki çalışmalar incelenmiştir. Mevcut çalışmaların taraması sonucunda nesne tespiti konusunda, derin öğrenme teknikleri ve görüntü işlemenin uygun yöntemler olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışmada, görüntü işleme için OpenCV ve derin öğrenme modelinin test edilmesi için TensorFlow kullanılarak hazır eğitilmiş bir model üzerindeki sonuçlar gözlenmiştir. Tasarlanan keşif robotunun, tespit ettiği nesneleri belirlenen eşik oranına uygun doğrulukla tespit ettiği gözlenmiştir. Bu durum, keşif robotunun güvenlik amaçlı iç mekanlarda kullanılma motivasyonuna uygun bir şekilde nesne tespiti yaparak eşik oranına uygun doğruluk oranları elde ettiğini ve çalışmanın hedefine ulaştığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Discovery robots are remotely controlled or autonomous vehicles developed for research, exploration, scanning the environment, detection, tracking, search and rescue activities. These types of robots are designed to be ready to perform assigned tasks in various environmental situations, with or without human control. In this thesis, a prototype discovery robot was designed that processes images and detects objects with deep learning algorithms in artificial intelligence in the Internet of Things ecosystem, using the Raspberry Pi mini computer. The discovery robot was created with the motivation to control place security by detecting live objects indoors. Within the scope of the thesis, studies robots, internet of things, Raspberry Pi, image processing technologies and on object detection including artificial intelligence techniques were examined. As a result of the review of existing studies, it has been determined that deep learning techniques and image processing are suitable methods for object detection. In this study, the results were observed on a ready-trained model using OpenCV for image processing and TensorFlow for testing the deep learning model. It has been observed that the designed discovery robot detects the objects it detects with an accuracy in accordance with the determined threshold rate. This show that the reconnaissance robot achieved accuracy rates in accordance with the threshold rate by detecting objects in accordance with the motivation of using it in interior spaces for security purposes and reached the goal of the study.
Benzer Tezler
- Hybrıd self-supervısed adaptatıon frameworks wıth sımulated annealıng and bayesıan optımızatıon for human actıvıty recognıtıon ın ıot
Iot'de insan aktivitesi tanıma için simüle tavlama ve bayesyen optimizasyon ile hibrit kendi kendine denetimli adaptasyon çerçeveleri
MOHAMMED MAJID ABDULRAZZAQ
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA
- Antenna and frequency selective surface design for 3.1 GHZ detect and avoid radar system on unmanned aerial vehicle
İnsansız hava aracında 3.1 GHZ tespit ve kaçınma radar sistemi için anten ve frekans seçici yüzey tasarımı
MOHAMMAD HAROON AZAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUNDA AKLEMAN YAPAR
DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞERİF SAVCI
- Nesnelerin interneti ekosisteminde yapay zeka tabanlı saldırı tespit sistemi geliştirilmesi
Developing an artificial intelligence based intrusion detection system on internet of things ecosystem
UMUR KURİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR CAN TURNA
- IoMT ağlar için yapay zeka tabanlı yeni bir saldırı tespit sistemi
A new intrusion detection system for an iomt network based on artificial intelligence
YOUSIF HOSAIN DAKHIL AL-BEHADILI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ÇAKMAK
- Nesnelerin internetinde görüntü şifreleme için kaos tabanlı yeni bir yaklaşım geliştirilmesi
Development of a novel chaos-based approach for image encryption in the internet of things
MUHAMMED SAADETDİN KAYA
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KENAN İNCE