Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti

dc.contributor.authorŞimşek, Emrah
dc.contributor.authorÖzyer, Bariş
dc.contributor.authorÖzyer, Gülşah Tümüklü
dc.date.accessioned2026-02-28T12:43:15Z
dc.date.available2026-02-28T12:43:15Z
dc.date.issued2020
dc.departmentBayburt Üniversitesi
dc.description.abstractFoto-kapanlar doğal ortamda yaşayan canlılara ait görüntülerin elde edilmesi amacıyla kullanılan gömülü sistemlerdir. Foto-kapanların hareket tetikleyicisi ile belirli frekanslarda kaydettiği bu görüntüler, karmaşıklık, arka plan hareketi, ışık şiddeti yetersizliği, kapanma, afin ve 3D dönüşümü, ölçekleme değişimi, parçalı nesne bulunması gibi önemli zorluklar içermektedir. Görüntülerdeki canlıların otomatik olarak tespit edilmesi ve bu zorlukların giderilmesi için kullanılan yerel ve genel öznitelikler ile örüntü tanıma yöntemleri bu zorluklara karşı sınırlı dayanıklılığa sahip olmaları, görüntülere ait derin özniteliklerin çıkarılabildiği derin öğrenme tabanlı yöntemlerin tercih edilmesine neden olmaktadır. YOLO mimarisi, gerçek zamanlı nesne tespitinde kullanılan yüksek tespit ve hız performansına sahip bir derin öğrenme yöntemidir. Bu çalışmada PASCAL VOC veri seti ile eğitilmiş YOLO mimarisinin çok sayıda zorluk içeren foto-kapan veri setindeki tespit başarısı değerlendirilmiştir. Foto-kapan veri setinde yapılan uygulamada yüksek tespit başarısı elde edilmiştir.
dc.identifier.endpage8
dc.identifier.issn2667-579X
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12403/7982
dc.identifier.volume3
dc.language.isotr
dc.publisherBayburt University
dc.relation.ispartofBayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.ispartofBayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20260218
dc.subjectComputer Software
dc.subjectBilgisayar Yazılımı
dc.titleFoto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti
dc.typeArticle

Dosyalar