Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 2
 Görüntüleme 13
 İndirme 1
İnsansız Hava Aracı Görüntülerinde Evrişimli Sinir Ağları Tabanlı Araba Sayımı Yöntemi
2020
Dergi:  
Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

İnsansız hava araçlarından elde edilen görüntüleri yapay zeka sistemleri ile analiz eden otomatik sistemlerin sayısı giderek artmaktadır. Bu çalışmaların örneklerini şehircilik ve trafik uygulamalarında da görmekteyiz. Bu uygulamalar için görüntüde bulunan arabaların sayısının belirlenmesi oldukça önemlidir. Yapay zeka sistemlerinin eğitimi için olabildiğince fazla sayıda etiketlenmiş veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Etiketleme işlemi yapıldığı yönteme bağlı olarak çok zahmetli olabilmektedir. Bu çalışmada İHA görüntülerinden otomatik olarak arabaları sayısını belirleyen derin öğrenme modeli önerilmektedir. Önerilen modelin eğitimi için nokta etiketleme verilerinin yeterli olması veri seti oluşturma aşamasını oldukça kolaylaştırmaktadır. Nokta etiketleme ile derin modellerin eğitilmesi için yeni bir kayıp fonksiyonu önerilmiştir. Önerilen yöntemin başarımının değerlendirilmesi amacıyla CARPK veri seti üzerinde deneysel sonuçlar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar çerçeve etiketleme ile eğitilen modeller ile kıyaslandığında önerilen yöntemin bu modeller ile yarışabilecek düzeyde başarım elde ettiği görülmektedir.

Anahtar Kelimeler:

The method of calculating the car based on the evolutionary nervous networks in the images of the unhuman aircraft
2020
Yazar:  
Özet:

The number of automatic systems that analyze images obtained from unmanned aircraft with artificial intelligence systems is increasing. We also see examples of these studies in urban and traffic practices. It is very important to determine the number of cars in the picture for these applications. The training of artificial intelligence systems requires as many labeled data as possible. It can be very difficult depending on the method in which the labelling process is done. In this study, a deep learning model is recommended that automatically determines the number of cars from IHA images. The sufficient point labelling data for the proposed model training makes the data set creation phase quite easy. A new loss function has been suggested for the training of deep models with point labelling. Experimental results on the CARPK data set have been made in order to assess the success of the proposed method. The results obtained compared to the models trained with frame labelling, it appears that the recommended method has achieved a level of success that can compete with these models.

Anahtar Kelimeler:

0
2020
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler






Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 716
Atıf : 2.962
2023 Impact/Etki : 0.069
Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi