Derin ögrenme tabanlı nesne takibi

Abstract

Bu tezde, derin ögrenme tabanlı SSD (Single Shot Multibox Detector) algoritmasını kullanarak, hareket eden kisileri takip eden ve bir lazer isaretçi ile hareket eden kisiye nisan alan bir sistemin tasarlanması ve gerçeklenmesi amaçlanmaktadır. SSD yöntemi nesne tespit konusunda literatürdeki en basarılı yöntemlerden biridir. Gelistirilen sistemin nisangahının yatay ve dikey hareketleri 2 adet adım motoru ile kontrol edilmektedir. Gelistirilen sistemim performansı ve isabetli vurus istatistikleri deneysel testlerle ölçülmüstür. Bulunan sonuçlar gerçek zamanlı olarak bilgisayar ortamında kaydedilerek akabinde sonuçlar istatistik olarak yorumlanmıstır.

In this thesis, using deep learning based SSD (Single Shot Multibox Detector) algorithm, it is aimed to design and implement a system that follows and aims the moving people a laser pointer. SSD method is one of the most successful methods of object detection in the literature. The horizontal and vertical movements of the developed system are controlled by 2 step motors. Improved system performance and accurate hit statistics were measured by experimental tests. The results were recorded in real time in a computer environment and interpreted as statistically.