Görme Engelli Bireyler İçin Derin Öğrenme Tabanlı Nesne Tanıma Modeli
Deep Learning-Based Object Recognition Model For Visually Impaired Individuals
Yazar: Avcı, İsa; Yıldırım, Mehmet
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 28, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Bilgisayarlı Görme Teknikleri,YOLO Algoritması,Görme Engelli Bireyler,Derin Öğrenme,Gerçek Zamanlı Nesne Tanıma. ; Computer Vision Techniques,Yolo Algorithm,Visually Impaired Individuals,Deep Learning,Real-Time Object Recognition.

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.

The number of visually impaired individuals is increasing day by day and the rate of visually impaired in Turkey's population is 0.3%. Visually impaired individuals cannot take part in social life very much in terms of social relations due to reasons such as physical accessibility problems and the insufficient development of technology. This application, which will help visually impaired individuals with the aim of increasing their quality of life and providing social life opportunities, will provide convenience in their daily life and ensure that these individuals are happy in terms of life. This work will be an eye for visually impaired individuals and they will be able to view the objects around them through the application and the camera. In addition, thanks to the voice-overs, their awareness of what is around them will increase. Thanks to the direction he voices and the objects he sees, it will be ensured that the person has information about what to do and which way to go. In this way, these individuals will have the convenience of going out and wandering alone. In this study, the Darknet library, which is an open-source artificial neural network library, was used and a pre-trained model of the YOLO algorithm was used to detect objects. The user interface was designed with the Qt Designer program for processing in the computer environment. In this proposed model, 81 objects were trained with the artificial neural network model and the objects were recognized. In this study, a deep learning-based object recognition model is proposed for visually impaired individuals.