Derin Öğrenme Vasıtasıyla Masa Tenisi Topu Takibi

Authors : Erman HAVUÇ, Şeyma ALPAK, Gözde ÇAKIREL, Mehmet Kadir BARAN

Pages : 629-635

Doi:10.31590/ejosat.885795

View : 21 | Download : 16

Publication Date : 2021-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bilgisayarlı görü teknolojisi 1960’lı yıllardan itibaren gelişmeye başladı ve günümüzde bu alanda oldukça ilerleme katedildi. Bugün gerçek zamanlı görüntüler üzerinde arabalar, insanlar gibi farklı hareket halinde olan nesneler takip edilebilmektedir. Fakat doğrusal olmayan yörüngelerde ve çok hızlı hareket eden küçük cisimlerin tespiti ve takibi çoğu durum için daha doğrusal, normal hızlarda hareket eden büyük cisimlere göre çok daha zor olmaya devam ediyor. Bu tip nesnelerin takibi için Kalman filtresi, parçacık filtresi, bulanık mantık ve Gaussian modellemesi gibi farklı metodlar uygulanmıştır. Fakat son on yıl içinde evrişimsel sinir ağları kullanan yeni metodlar bu klasik metodlara alternatif olarak ortaya çıkmış ve birçok alanda büyük bir başarıyla uygulanmışlardır. Bu çalışmada, evrişimsel sinir ağlarını kullanarak pinpon topu gibi doğrusal olmayan yönlerde ve yüksek hızlarda hareket eden küçük cisimlerin gerçek zamanlı tespiti ve yardımcı algoritmalarla nesne takibinin yapılabilmesini sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Evrişimsel sinir ağı temelli bir nesne tespit algoritması olan YOLO, pinpon topunun farklı renk ve video üzerinde değişen biçimleriyle birlikte veri seti hazırlanarak eğitilmiş ve test edilmiştir. Büyük oranda başarı sağlandığı görülmüş, bu tür nesnelerin evrişimsel sinir ağı temelli algoritmalar ile gerçek zamanlı tespitinin ve takibinin mümkün olduğu görülmüştür. İleride yapılacak olan çalışmalarda masa tenisi oynayabilecek bir robot için araştırma yapılması planmaktadır. Bu nedenle, tespiti ve yardımcı algoritmalarla takibi yapılan pinpon topunu bir işaretçi ile sürekli olarak işaret eden 2 eksenli servo motor kullanan bir robot kol inşaa edilmiştir.
Keywords : Bilgisayarlı görü, Nesne tespiti, Nesne takibi