Gerçek zamanlı öğrenci takip sistemi ve derin öğrenme yaklaşımı ile maske tespiti
Mask detection with real-time student tracking system and deep learning approach
Yazar: BAHTİYAR CERİT
Danışman: PROF. DR. RAİF BAYIR
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, günümüzde etkili olan Covid-19 salgının bulaş zincirini kırmak, salgının hızını yavaşlatmak adına önemli olan maskenin derin öğrenme yaklaşımı ile doğru ve eksiksiz bir şekilde kullanılıp kullanılmadığının tespiti gerçekleştirilmiştir. Maske tespiti için tercih edilen derin öğrenme yaklaşımı ise SSD (Single Shot MultiBox Detector)'dir. Ayrıca ülkemizde çevrimiçi ortamlarda devam eden eğitim ve öğretimin yeni normalleşme adımlarıyla yüz yüze gerçekleştirilmesi durumu oluşacağı ön görülmüştür. Yüz yüze eğitim esnasında öğrencilerin maske konusunda yaşları itibari ile hassas davranamayacakları düşünülmüştür. Bu sebepten ötürü okulların girişlerine yerleştirilen kamera yardımıyla öğrencilerin yüzünde maske olup olmadığının tespiti yapılmıştır. Bu tespit yapılırken ortamın aydınlık değerinin öneminden dolayı ortama PID (Proportional Integral Derivative) kontrollü aydınlatıcılar ilave edilmiştir. Böylelikle önerilen hijyen kurallarının başında yer alan maske tespit oranını arttırılarak salgının önlenebileceği görülmüştür. 
Bu tez çalışmasında aynı zamanda gerçek zamanlı bir öğrenci takip sistemi bulunmaktadır. Ülkemizde birçok kez öğrenci servislerinde öğrencilerin unutulduğu bilinmektedir. Bu istenilmeyen durumların tekrar yaşanmaması ve Covid-19 salgının olumsuz etkilerinden kaçınmak adına öğrencilerin gerçek zamanlı takibi yapılmıştır. Gerçek zamanlı takip sisteminde; GPS (Global Positioning System) ve RFID (Radio Frequency Identification) teknolojisinden yararlanılmıştır. Öğrenci servisleri için tasarlanan elektronik kartlarda RFID okuyucu ve GPS modülü yer almaktadır. Böylelikle hem öğrencilere verilen RFID kartlar ile öğrencinin kimlik bilgisi alınabildiği gibi hem de GPS verisi ile öğrenci servisinin anlık konum ve hızı da tespit edilmiştir. Ulaşılan bu bilgiler, internet aracılığıyla bilgileri takip etmek isteyen kişilere ulaştırılmaktadır. Bu bilgileri görüntülemek için Blynk arayüzlü bir mobil uygulama gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
In this thesis, it was determined whether the mask, which is effective today and slows the pace of the epidemic, is used correctly and completely with deep learning, which is important to break the transmission chain of the Covid-19 epidemic. The deep learning approach of choice for mask detection is SSD. In addition, it is predicted that online education and training will be carried out face to face with the new normalization steps in our country. In face-to-face education, it was thought that students would not be sensitive about masks due to their age. For this reason, it was determined whether the students had masks on their faces with the help of the camera placed at the entrances of the schools. While making this determination, PID controlled illuminators were added to the environment due to the importance of the brightness value of the environment. Thus, it has been observed that the epidemic can be prevented by increasing the rate of mask detection, which is one of the recommended hygiene rules. 
In addition, this thesis includes a real-time student tracking system. It is known that students are forgotten on student buses many times in our country. In order not to experience these undesirable situations again and to avoid the negative effects of the Covid-19 epidemic, real-time follow-up of the students was made. In real time tracking system; GPS and RFID technology is used. Electronic cards designed for student services have an RFID reader and a GPS module. In this way, the identity information of the student can be obtained with the RFID cards given to the students, as well as the instant location and speed of the student service with GPS data. The obtained information is delivered to people who want to follow the information on the internet. A mobile application with Blynk interface has been developed to display this information.