Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/12972
Title: Fotokapan fotoğraflarında bazı hayvan türlerinin tespiti
Authors: Baştanlar, Yalın
Keywords: Evrişimli sinir ağları
Derin öğrenme
Hayvan tespiti
fotokapan
Görüntü tanıma
Görüntü işleme
Issue Date: 2018
Abstract: Fotokapanlar dogada vahsi hayvanları gözlemlemek için kurulan hareket sensörlü kameralardır. Gelisen teknolojilerle birlikte fotokapan kullanımı ve dolayısıyla sahadan toplanan imge sayısı belirgin bir sekilde artmıstır. Tüm fotokapan görüntülerinin elden geçirilmesi ve içinde hayvan olup olmadıgının ve hangi hayvan oldugunun tespit edilmesi için gerekli isgücü de orantılı olarak artmaktadır. Çalısmamızda amaç, bu tespitleri otomatik yaparak doga arastırmacılarına gözle kontrol etmeleri gereken çok daha az sayıda fotograf bırakmaktır. Bu amaç dogrultusunda öncelikle asırı parlak, karanlık ve bulanık fotografların elenmesi için etkili teknikler arastırılmıstır. Bu kullanıssız fotografların elenmesinin ardından birinci hedef hayvan içeren fotografların tespitidir. Çalısmamızda, bunun için hem arkaplan çıkarımı ile nesne tespiti (fotokapanlar degismeyen arkaplanı bulunan sahneden degisen zaman aralıkları ile imge topladıgından) hem de evrisimli yapay sinir agları (EYSA) ile nesne bulma teknikleri bir arada kullanılarak hayvan içermeyen imgeleri ayıklayan bir sistem önerilmistir. Bir diger hedef de fotograflarda belirli bir hayvan türünün tespitidir. Bunun için de evrisimli yapay sinir aglarını (EYSA) belirli bir hayvan türünü bulmak için egitmek üzerine arastırma yapılmıs, parça-tabanlı egitime dayalı özgün bir yöntem önerilmistir. Ayrıca, gelistirilen eleme ve hayvan bulma yöntemlerin nasıl bir arayüz ile kullanıcıya aktarılması gerektigi ile ilgili de arastırma yapılmıs, bir yazılım prototipi gelistirilmistir.
URI: https://hdl.handle.net/11147/12972
Appears in Collections:Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
TR Dizin İndeksli Yayınlar / TR Dizin Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File SizeFormat 
document.pdf2.02 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

66
checked on Feb 19, 2024

Download(s)

46
checked on Feb 19, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.