İMobileNet CNN Yaklaşımları ve Özellik Seçme Yöntemleri Kullanarak Araç Türlerini Sınıflandırma (original) (raw)
Related papers
European Journal of Science and Technology, 2021
Öz Trafik yönetimi ve bilgi sistemlerinin trafik akışını doğru sağlayabilmesi için çeşitli sensörler ve kameralar kullanarak trafik hakkında bilgi edinmesi hayati önem taşımaktadır. Bu bağlamda video kameralar son yıllarda trafik gözetim ve kontrolünde yaygın ve aktif olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada araçlar boyutlarına göre üç kategoriye ayrılarak sınıflandırılmıştır. Oluşturduğumuz trafik video görüntüleri üzerinde Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri ve Adaboost sınıflandırıcıları ile eğitim gerçekleştirilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır.
Lojistik Bilişim Sistemleri İçin Bir Sınıflandırma (Taksonomi)
Bilişim Sistemleri, donanım, yazılım ve iletişim teknolojilerini bütünleştiren ve verinin toplanması, işlenmesi, depolanması ve bilgisayar ağları üzerinden istenen bir uca güvenli bir şekilde iletilerek kullanıcıların hizmetine sunulmasında kullanılan sistemlerdir. Bilişim sistemleri temel olarak belirtilen bu amaçlara hizmet eden bilgisayar donanımı ve yazılım uygulamalarını içerir. Bu donanım ve yazılımların geliştirilmesi, işletimi, yönetimi ve desteğini içeren hizmet süreçleri ilebilişim sistemleri oluşturulur ve sürdürülürler.
Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi
Arazi örtüsü/kullanımı sınıflarının mevcut konumsal dağılımlarının belirlenmesi ve süreç içerisinde meydana gelen değişimlerinin incelenmesi ekonomik ve sosyo-kültürel birçok alanda gerçekleştirilen çalışmalar için önemli bir temel oluşturmaktadır. Bu nedenle, arazi örtüsü/arazi kullanımı hakkındaki bilgilerin kendi içlerinde tutarlı olabilmesi için sistematik bir şekilde sınıflandırılması ve belli standartlarda üretilmesi gerekmektedir. Bu çalışma ile Samsun ili Vezirköprü (Türkiye) ilçesine ait 11251 hektar büyüklüğünde bir alanın ait Landsat 8, Sentinel 2 ve Triplesat uydu görüntülerinden CORINE arazi kullanım/arazi örtü sınıflamasının birinci ve ikinci düzeylerinde dağılım haritalarının oluşturulması ve yer gerçekleri ile karşılaştırmalarının yapılması amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, çalışma alanına ait tüm uydu görüntülerinde en yaygın dağılım gösteren sınıfın tarım alanları olduğu belirlenmiştir. Sınıflama hassaslığı bakımından Sentinel ve Triplesat uydu görüntülerine ait kappa değerleri (% 92.95 ve % 93.11) benzer hassasiyette oranlanırken, Landsat uydu görüntüsünde bu değerin % 83'e düştüğü belirlenmiştir. Ayrıca yaklaşık 34 yıllık süreç içerisinde gerek tarım alanlarından gerekse de orman alanlarından bir kısmı yapay alanlara kaydığı belirlenmiştir. Çalışma sonucu arazi örtüsü/kullanımının izlenmesinde elde edilen güvenilir sonuçlar ile uydu görüntülerinin geniş alanları, kısa zaman periyodlarında ve yüksek çözünürlüklü olarak gözlemleme kabiliyetlerinden faydalanılabileceği önerilmiştir.
Bilgisayar bilimleri ve teknolojileri dergisi, 2023
İnsan yüz ifadeleri, kişiler için iletişimde ana bilgi kanallarından biridir. İnsanlar günlük hayatlarında psikolojik durumları ifade etmek için çok fazla yüz ifadesi oluşturmaktadır. Bu yüz ifadeleri temel ve karmaşık duygular olarak ayrılır. İnsanlar bu duygu ifadelerini tanımlamada hala zorlanırken makineler için de gelişmekte olan bir konudur. Bu sebeple son zamanlarda çok fazla ilgi görmektedir. Bu çalışmada Ohio Eyalet Üniversitesine ait Compound Emotion (CE) veri setindeki temel 7 duygu olan doğal, mutlu, üzgün, öfkeli, şaşırmış, korkulu ve iğrenme duyguları üzerinde durulmaktadır. Veri seti 1610 görüntüden oluşmaktadır. Başarımı arttırmak için veri çoğaltma işlemi uygulanarak 5478 görüntü elde edilmektedir. Eğitilmiş Evrişimli sinir ağı (CNN) modelleri ile sınıflandırma işleminde optimizasyon yöntemlerinin etkileri gösterilmektedir. VGG19 ve MobileNet modelleri ile Adadelta, Adagrad ve Stokastik gradyan inişi (SGD) optimizasyon yöntemlerinin duygu sınıfları üzerindeki sonuçları grafikler ve değerlendirme tabloları ile birlikte detaylı incelenmektedir.
Görüntü İşleme Tekni̇kleri̇ Ve Robot Kol İle Nesneleri̇ Kategori̇leri̇ne Ayirma
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, 2021
Dördüncü sanayi devrimiyle birlikte makineleşme giderek artmakta ve sistemlerde insan etkileşimi olabildiğince azaltılmaktadır. Gelişen endüstriyel teknolojiler ile minimum zamanda maksimum verimli ürünler üretilmektedir. Günümüzde robot kolların ve gömülü sistemlerin kullanılması teknolojinin bu seviyelere gelmesinde büyük rol oynamıştır. Bu çalışmada konveyör bant üzerinden gelen nesneler bir kamera tarafından algılanmaktadır. Algılanan nesneler, geliştirilen gömülü sistem yazılımı, robot kol ve görüntü işleyen bilgisayar yazılımı yardımıyla renklerine göre belirli koordinatlarda bulunan kutulara bırakılarak sınıflandırılmıştır. Geliştirilen sistem farklı renklerdeki nesnelerin renk kodlarına göre ilgili kutulara yerleştirilmesi görevini %100 başarı ile tamamlamıştır.
Makine Öğrenmesi ile Ürün Kategorisi Sınıflandırma
Sakarya university journal of computer and information sciences, 2019
Teknolojinin ilerlemesi ve internetin gelişmesi ile beraber günümüzde bilginin gücü de ön plana çıkmıştır. Bununla beraber internet dünyasında bilgi kirliliği ve karmaşası ortaya çıkmaya başlamıştır. Bu karmaşadan anlamlı verilerin çıkartılması ve yorumlanabilmesi için makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanılabilir. Bu çalışmada yazı formunda girilen açıklamanın kategori bilgisine ulaşılması amaçlanmıştır. Bir e-ticaret sitesinden ürün bilgileri etiketlenerek veri seti elde edilmiştir. Toplanan bu veri seti makine öğrenmesi algoritmalarıyla model eğitimi gerçekleştirilmiş ve 9 farklı katagoriye ayırmak için doğru tahminleme yapması amaçlanmıştır. Bu eğitim sırasında Random Forest, Karar Ağacı, Multinominal Naive Bayes (Multinominal NB), Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) sınıflandırıcıları kullanılmış ve çıkan sonuçlar hata matrisleri gösterilerek tablolarla karşılaştırılmıştır.
Türkiye tarımsal araştırmalar dergisi, 2020
Arazi örtüsü/kullanımı sınıflarının mevcut konumsal dağılımlarının belirlenmesi ve süreç içerisinde meydana gelen değişimlerinin incelenmesi ekonomik ve sosyo-kültürel birçok alanda gerçekleştirilen çalışmalar için önemli bir temel oluşturmaktadır. Bu nedenle, arazi örtüsü/arazi kullanımı hakkındaki bilgilerin kendi içlerinde tutarlı olabilmesi için sistematik bir şekilde sınıflandırılması ve belli standartlarda üretilmesi gerekmektedir. Bu çalışma ile Samsun ili Vezirköprü (Türkiye) ilçesine ait 11251 hektar büyüklüğünde bir alanın ait Landsat 8, Sentinel 2 ve Triplesat uydu görüntülerinden CORINE arazi kullanım/arazi örtü sınıflamasının birinci ve ikinci düzeylerinde dağılım haritalarının oluşturulması ve yer gerçekleri ile karşılaştırmalarının yapılması amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, çalışma alanına ait tüm uydu görüntülerinde en yaygın dağılım gösteren sınıfın tarım alanları olduğu belirlenmiştir. Sınıflama hassaslığı bakımından Sentinel ve Triplesat uydu görüntülerine ait kappa değerleri (% 92.95 ve % 93.11) benzer hassasiyette oranlanırken, Landsat uydu görüntüsünde bu değerin % 83'e düştüğü belirlenmiştir. Ayrıca yaklaşık 34 yıllık süreç içerisinde gerek tarım alanlarından gerekse de orman alanlarından bir kısmı yapay alanlara kaydığı belirlenmiştir. Çalışma sonucu arazi örtüsü/kullanımının izlenmesinde elde edilen güvenilir sonuçlar ile uydu görüntülerinin geniş alanları, kısa zaman periyodlarında ve yüksek çözünürlüklü olarak gözlemleme kabiliyetlerinden faydalanılabileceği önerilmiştir.
Türkçe Haber Metinlerinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Sınıflandırılması
Eskişehir Türk Dünyası uygulama ve araştırma merkezi Bilişim dergisi, 2021
En büyük bilgi kaynağının internet olarak kabul edildiği günümüz bilgi çağında, elektronik ortamda yer alan metinlerin gün geçtikçe artması sonucunda metin madenciliği ve makine öğrenimi konusu önem kazanmıştır. Teknolojinin gelişmesine paralel olarak bu alanlarda da yenilikler geliştirilmektedir. Yapılan yenilikler ile herhangi bir platformda düzensiz olarak bulunan metinlerin, anlamlı bir bütün haline getirilerek sınıflandırılması ihtiyacı doğmaktadır. Bu çalışmada; farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak Türkçe haber metinlerinin sınıflandırması yapılmaktadır. Haber içerikleri olarak birçok haber metninin ve haber kategorisinin yer aldığı bir veri seti kullanılmıştır. Çalışmada, Destek Vektör Sınıflandırıcısı, Rastgele Orman ve Naive Bayes Sınıflandırıcına göre gerçekleştirilen analiz sonuçları karşılaştırılarak, en başarılı performansa sahip yöntemin 91% doğruluk oranı ile Naive Bayes Sınıflandırıcısı olduğu görülmüştür.
Videoda Nesne Sınıflandırması için Siluet Tabanlı Yöntem
Bu makalede akıllı gözetleme sistemleri oluşturulmasına yardımcı olacak, gerçek zamanda, videoda nesne sınıflandırması yapabilen bir örneğe dayalı makina öğrenme yöntemi sunulmaktadır. Sunulan yöntem sabit kamerayla izlenen bir alanda bulunan nesnelerin siluetlerinden yararlanarak nesneleri sınıflandırmaktadır. Nesne bölütlemesi için uyarlanabilir bir arka plan kestirim modeli kullanılmaktadır.
Zeki sistemler teori ve uygulamaları dergisi, 2023
Akıllı ulaşım sistemlerine yönelik çalışmaların son yıllarda artmasıyla birlikte araçtan her şeye (V2X) haberleşme konsepti için farklı standartların geliştirilmesi önem kazanmıştır. Bu doğrultuda 5. Nesil (5G) haberleşmesine yön veren 3GPP ve Wi-Fi haberleşmesine yön veren IEEE gibi organizasyonlar farklı V2X standartları geliştirmişlerdir. Farklı senaryolarda bu iki kritik standardın birbirlerine karşı üstünlükleri olabileceğini gösteren çeşitli çalışmalar bulunmaktadır. Önerilen yöntem ile birlikte farklı şartlar altında 3GPP ve IEEE standartlarından hangisinin kullanılmasının daha avantajlı olacağı yapay öğrenme teknikleri ile belirlenmekte ve uygun V2X standardı otomatik olarak seçtirilmektedir. Bu kapsamda araçta ve çevre sistemlerinde her iki standartla ilişkili donanımların bulunduğu varsayılmaktadır. Bu amaca yönelik yeni bir yapay veri seti oluşturulmuş ve K-en yakın komşu, karar ağacı, yapay sinir ağı ile TabNet sınıflandırıcıları kullanılarak çeşitli yapay öğrenme modelleri eğitilmiştir. Ayrıca çapraz doğrulama ile hiperparametre optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. TabNet sınıflandırıcısı ile doğruluk değeri ve ağırlıklı F1 skoru 0.88 olarak elde edilmiştir. Tüm bu çalışmalar beraber ele alındığında, V2X haberleşmesine yönelik özgün bir çalışma yapılarak literatüre önemli bir katkı sağlandığı görülmüştür. Geliştirilen yapay öğrenme tabanlı V2X standardı seçtirme yönteminin akıllı ulaşım sistemleri altındaki araçlara entegre edilebileceği düşünülmektedir.