Derin öğrenme ile şehir içi hafif raylı sistemlerde vagon içi yolcu yoğunluğunun tespiti ve yolcu yönlendirme sistemi
Passenger density detection in urban light rail systems with deep learning and passenger guidance system
Yazar: VOLKAN AZAT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CABİR AKKOYUNLU
Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Raylı sistemler = Railway systems ; Yolcu vagonu = Passenger coach ; İstasyonlar = Stations

Özet:
Genel anlamda incelendiğinde yapay zekâ uygulamaları tarihi iniş ve çıkışlarla doludur. Belli dönemlerde alınan en küçük başarılar dahi insanların ilgisini fazlasıyla çekmeyi başaran bu alanı gündemin en üst sıralarına taşımıştır. Ancak, günümüzde Yapay zekânın alt dallarından biri olan derin öğrenme sınırlı başarılarla değil büyük çözümlerin bir parçası olarak gündeme gelmeyi başarmaktadır. Derin öğrenme uygulamaları artık her alanda yüksek başarım oranları ile çözümler üretmekte ve bu çözümler aktif olarak kullanılmaktadır. 
Bu çalışmamızda her alanda karşımıza çıkan ve işleri bizim için daha kolay hale getiren bu algoritmaları şehir içi hafif raylı sistemlerde vagon içi yolcu yoğunluğunun tespiti ve istasyonlarda bekleyen yolcuların daha uygun kapılara yönlendirilerek çözülecek sorular ve işletmenin yapacağı sefer planlamalarına sağlanacak katkılar incelenmektedir. Projede resimlerin okunması, histogramların hesaplanması ve resim üzerindeki gürültülerin giderilmesi için OpenCV kütüphanesi kullanılacak olup nesne tespiti için de Yolov5 algoritması ile COCO ağırlık seti kullanılacaktır. Bahsedilen algoritmalar verimli çalışması ve maliyet açısından en verimli çözüm olan NVIDIA tarafından üretilen Jetson Nano tek kart yapay zekâ bilgisayarında koşacaktır. Bu sayede sistemimiz maliyet ve performans açısından sahada uygulanabilir bir yapıya kavuşacaktır.

Abstract:
The history of artificial intelligence applications is full of ups and downs when examined in general terms. Even the smallest achievements in certain periods have brought this field, which has managed to attract the attention of people, to the top of the agenda. However, today, deep learning, which is one of the sub-branches of Artificial Intelligence, manages to come to the fore as a part of great solutions, not with limited success. Deep learning applications now produce solutions with high success rates in every field and these solutions are actively used.
In this study, these algorithms, which we encounter in every field and make things easier for us, are examined to determine the passenger density in the city light rail systems, the questions to be solved by directing the passengers waiting at the stations to more suitable doors, and the contributions to the voyage planning of the enterprise. In the project, OpenCV library will be used for reading pictures, calculating histograms and removing noise on the picture, and Yolov5 algorithm and COCO weight set will be used for object detection. The mentioned algorithms will run on the Jetson Nano single card artificial intelligence computer produced by NVIDIA, which is the most efficient solution in terms of efficient operation and cost. In this way, our system will have a structure that can be applied in the field in terms of cost and performance.