Show simple item record

dc.contributor.advisorERDAL AKINtr_TR
dc.contributor.advisorMUSA ÇIBUKtr_TR
dc.contributor.authorGÖÇMEN, REMZİ
dc.date.accessioned2025-10-27T08:11:01Z
dc.date.available2025-10-27T08:11:01Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/16396
dc.description.abstractBaş döndürücü bir hızda ilerleyen teknolojiyle beraber, makine öğrenmesinin yöntemlerinden olan derin öğrenme uygulamaları, hayatımızın birçok alanında uygulanabilir olmuştur. Günlük hayatımızda plaka tanıma, optik karakter tanıma gibi uygulamalar artık yaşamımızın vazgeçilmezi haline gelmiştir. Günümüzde devam eden teknolojik gelişmelere paralel olarak, güvenlik kameralarından şüpheli durum tespiti veya otonom araçlar gibi yakın gelecekte hayatımızla iç içe olacak teknolojilerin gelişimi hissedilir şekilde artmaktadır. Bu teknolojinin başarım ve doğruluk oranlarının, yüksek değerlere ulaştığı görülmüştür. Bu çalışmada Kaggle'dan elde edilmiş veri setlerinden, çoğunlukla orman yangınlarına ait görseller kullanarak orman yangınlarının yıkıcı sonuçlara ulaşmadan erken ve doğru tespit etmek amaçlanmış olup literatürdeki farklı derin öğrenme algoritmaları; MATLAB programı vasıtasıyla transfer öğrenme yoluyla eğitilmiştir. Böylece orman yangınlarını en kısa sürede ve en doğru olarak tespit eden, derin öğrenme algoritmasını veya algoritmalarını başarım oranları açısından mukayese etme imkânı elde edilmiştir. Gelinen noktada genel olarak %90'ların üzerinde yüksek başarımlar elde edilmiştir.tr_TR
dc.language.isoTurkishtr_TR
dc.publisherBitlis Eren Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğitr_TR
dc.titleYangın tespitinde derin öğrenme algoritmalarının karşılaştırmalı analizi / Comparative analysis of deep learning algorithms in fire detectiontr_TR
dc.typeMaster's Thesistr_TR
dc.contributor.departmentLisansüstü Eğitim Enstitüsütr_TR


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record