Görme Engelli Bireyler İçin Derin Öğrenme Tabanlı Nesne Tanıma Modeli

Authors : İsa AVCI, Mehmet YILDIRIM

Pages : 220-227

Doi:10.31590/ejosat.995726

View : 32 | Download : 12

Publication Date : 2021-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Görme engelli bireylerin sayısı her geçen gün artmaktadır ve Türkiye nüfusu içinde görme engelli oranı %0,3’ tür. Görme engelli bireyler fiziksel erişilebilirlik sorunları ve teknolojinin yeterince onlara uygun şekilde gelişim gösterememesi gibi nedenlerden dolayı sosyal yaşamda çok fazla yer alamamaktadırlar. Görme engelli bireylerin yaşam kalitesini arttırmak ve sosyal yaşam olanağı sağlamak amacıyla, yanı başlarında yardımcı olacak bu uygulama ile onlara günlük hayatta kolaylık sağlayacak ve bu bireylerin yaşam açısından zevk almaları sağlanacaktır. Bu çalışma, görme engelli bireyler için göz olacak ve etrafındaki nesneleri, uygulama sayesinde ve kamera aracılığıyla görüntüleyebileceklerdir. Ayrıca seslendirmeler sayesinde onlar için etraflarında nelerin olduğu konusunda farkındalıkları artacaktır. Seslendirdiği yön ve gördüğü nesneler sayesinde kişinin ne yapacağı, hangi tarafa yönleneceği hakkında bilgi sahibi olması sağlanmış olacaktır. Böylelikle bu bireyler yalnız başlarına dışarı çıkıp dolaşma kolaylığına sahip olacaklardır. Bu çalışma da, açık kaynak kodlu yapay sinir ağı kütüphanesi olan Darknet kütüphanesi kullanılıp, nesne tespiti yapmak için YOLO algoritmasının önceden eğitilmiş modeli kullanılmıştır. Bilgisayar ortamında işlem yapılması için, QT Designer programı ile kullanıcı ara yüzü tasarlanmıştır. Önerilen bu modelde 81 adet nesnenin yapay sinir ağı modeli ile eğitimi yapılarak, nesneleri tanıması gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, görme engelli bireyler için derin öğrenme tabanlı nesne tanıma modeli önerilmiştir.
Keywords : Bilgisayarlı Görme Teknikleri, YOLO Algoritması, Görme Engelli Bireyler, Derin Öğrenme, Gerçek Zamanlı Nesne Tanıma