Derin öğrenme tabanlı nesne takibi

Abstract

Bu tezde, derin öğrenme tabanlı SSD (Single Shot Multibox Detector) algoritmasını kulla-narak, hareket eden kişileri takip eden ve bir lazer işaretçi ile hareket eden kişiye nişanalan bir sistemin tasarlanması ve gerçeklenmesi amaçlanmaktadır. SSD yöntemi nesnetespit konusunda literatürdeki en başarılı yöntemlerden biridir. Geliştirilen sistemin nişan-gahının yatay ve dikey hareketleri 2 adet adım motoru ile kontrol edilmektedir. Geliştirilensistemim performansı ve isabetli vuruş istatistikleri deneysel testlerle ölçülmüştür. Bulu-nan sonuçlar gerçek zamanlı olarak bilgisayar ortamında kaydedilerek akabinde sonuçlar istatistik olarak yorumlanmıştır.

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 alaser pointer. SSD method is one of the most successful methods of object detection in theliterature. The horizontal and vertical movements of the developed system are controlledby 2 step motors. Improved system performance and accurate hit statistics were measuredby experimental tests. The results were recorded in real time in a computer environmentand interpreted as statistically.