Derin öğrenme tabanlı gerçek zamanlı video analiz uygulamaları için dağıtık kenar hesaplama sistemi

Derin öğrenme çalışmaları ve buna bağlı olarak yapay zekâ sistemleri ülkemizde de yoğun ilgi duyulan bir alan olmuştur. Özellikle son 5 yıl içerisindeki çalışmalar bu alandaki eksiklikleri gün yüzüne çıkarmıştır. Bu alandaki çalışmalar için yüksek maliyetli donanım ihtiyacı bulunmaktadır. Ayrıca Türkiye'ye özgü veri seti eksikliği de bulunmaktadır. Bu doktora tezi ile araç plakası, trafik işaretleri ve trafik ışıkları ilgili Türkiye'ye özgü veri setleri hazırlanmış ve uygun derin öğrenme modelleri üzerinde geliştirmeler yapılarak uygulanabilirliği gösterilmiştir. Bu kapsamda trafik işaretleri ve trafik ışıkları tespiti ve tanıma üzerine ön eğitilmiş derin öğrenme modeli API'leri kullanılmıştır. Bu modeller için TensorFlow, Keras derin öğrenme kütüphaneleri kullanılmıştır. Bu kütüphaneleri kullanan TensorFlow Nesne Tespiti API ile ön eğitilmiş Faster R-CNN ve SSD modelleri hazırladığımız veri setleri ile eğitilmiştir. Sırasıyla araç plakası tanıma için 2 adet, araç plaka tespiti için 1 adet, trafik işaretleri tespit ve tanıma için 1 adet ve trafik ışıkları tespit ve tanıma için 2 adet olmak üzere Türkiye'ye özgü toplam 6 adet veri seti hazırlanmıştır. Özellikle endüstri sektörü ve diğer sektörlerde hazırladığımız veri setleri ve bunlarla eğitilmiş modellerin uygun maliyetli donanımlar ile gerçek zamanlı olarak çalıştırılabilmesi önemli bir problemdir. Bunun için uygun maliyetli kenar cihazı ve görüntü işleme kartı kullanılarak kenar cihazları üzerindeki kenar hesaplama yöntemleri ile modellerin uygulanabilirliği gösterilmiştir. Farklı modellerin kenar cihazlar üzerinde video görüntüleri kullanılarak dağıtık olarak kenar hesaplama yöntemleri ile çalıştırılması sağlanmıştır. Bu tez ile Türkiyedeki biçim, boyut, renk standartlarına uygun veri setlerinin özgün şekilde nasıl hazırlanabileceği gösterilmiştir. Hazırlanan bu veri setleri ile eğitilmiş uygun derin öğrenme modellerinin gerçek zamanlı olarak kenar cihazlar üzerinde dağıtık bir yapay zekâ sistemi olarak geliştirilebileceği gösterilmiştir.