Derin öğrenme temelli sürülebilir alan tespiti ve gömülü uygulaması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ONUR ACUN

Danışman: Oğuzhan Urhan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Gelişen teknoloji ve teknolojik cihazların yaygınlaşaması ile birlikte trafikte akıllı sürüş sistemleri ve otonom araç teknolojileri trafik ve sürücü güvenliğini artırmak için sıklıkla kullanılmaya başlanmıştır. Bu gibi sistemler sürücüleri ve aracı seyir halindeyken güvende tutmayı amaçlamaktadır. Bu tez çalışması kapsamında akıllı sürüş sistemleri ve otonom araçlarda sıklıkla kullanılan bir sürülebilir alan tespiti yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem derin öğrenme temelli bir yaklaşım ile bilgisayar ve gömülü sistem platformalarında gerçek zamanlı çalışabilme kapasitesine sahiptir. Sürülebilir alan tespiti yöntemlerinde aracın önündeki güvenli sürüş yapılabileceği her bir noktanın doğru bir şekilde tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışma kapsamında geleneksel segmentasyon modellerinin aksine regresif çıkışlı basit bir konvolusyonel sinir ağı kullanılarak gerçek zamanlı sürülebilir alanların tespiti yöntemi uygulanmıştır. Deneysel sonuçlar, tez kapsamında önerilen yöntemin farklı koşullarda yüksek hızda ve başarılı bir şekilde istenilen sonuçları verebildiğini göstermiştir.