hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
SPSS ve ANFİS ile Farklı Hafif Agregaların Kompozit Harç Üretiminde Teknik Değerlendirilmesi
Technical Evaluation of Different Lightweight Aggregates in Composite Mortar Production with SPSS and ANFİS
Yazar: Sivri, Mustafa; Şapcı, Nükhet
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 3, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; New generation material,composite mortar,lightweight aggregate ; Yeni nesil malzeme,kompozit harç,hafif agrega

Günümüz inşaat endüstrisinde yeni nesil malzemelerin üretimi ve kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Bu malzemelerin, kagir blok elemanları, plaka ürünler ve kompozit harçlar şeklinde kullanılabildiği görülmektedir. Özellikle son yıllarda binalarda enerji verimli ürünler kapsamında hafif, esnek, dış ortam koşullarına dayanıklı hafif agregalı harç ürünlerinin geliştirilmesi de ihtiyaç haline gelmiştir. Bu nedenle, bu makalede farklı kökenli hafif agregaların 0,5-1 mm ve 1-2 mm boyut aralığında sınıflandırılarak ana hammadde olarak kullanılmasıyla polimer bileşenli kompozit formda bir dizi sıva hacı örnekleri hazırlanmıştır. Ayrıca deneysel çalışmalarda teknik mukayesenin yapılabilmesi için inşaat sektöründe mevcut binaların dış cephe uygulamalarında kullanılan geleneksel harç olarak isimlendirilen kontrol harç örnekleri de tasarlanmıştır. Çalışma kapsamında bütün harç örnekleri günümüzde yürürlükte olan TS EN 998-1 standardı ve ilgili diğer standartlar kapsamında analiz edilerek teknik bulgular makale içerisinde detay olarak irdelenmiştir. Ayrıca deney girdi değerlerinin etkinliklerinin belirlenmesi için SPSS (V26) ile sonucu etkileyen parametreler belirlenmiştir. Sonucu etkileyen parametreler kullanılarak ANFİS ile veriler eğitilmiş ve test verileriyle sonuçlar kontrol edilmiştir.

In today's construction industry, the production and use of the next generationof materials is becoming increasingly common. These materials; It isused in the formofpaper block handmen,plate products and composite mortars. Especially in recent years, the development of lightweight, flexible, outdoor resistant lightweight aggregate mortar products within the scope of energy efficient products in buildings has also become a necessity. Therefore, in this article, a series of plaster pilgrim samples are prepared in composite form with polymer component by classifying light aggregates of different origin in the size range of 0.5-1 mm and 1-2 mm and using them as the main raw material.  In addition, in order to make technical comparison in experimental studies, control mortar samples, which are called traditional mortar used in exterior applications of existing buildings in the construction sector, are also designed. Within the scope of the study, all mortar samples were analyzed within the scope of TS EN 998-1 standard and other related standards in force today and technical findings were examined in detail in the article. In addition, the parameters affecting the result were determined with SPSS (V26) to determine the effectiveness of the experiment input values. Data were trained with ANFIS using parameters affecting the result and results were checked with test data.
Aromatik Schiff Bazları ve Co(II), Ni(II) ve Cu(II) Komplekslerinin Sentezi: Antimikrobiyal Aktivitelerinin İncelenmesi
Synthesis of Aromatic Schiff Bases and Co(II), Ni(II) and Cu(II) Complexes: Investigation of Antımicrobial Activities
Yazar: Uruş, Serhan
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 3, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Schiff Base,Metal Complex,Antimicrobial ; Metal kompleksi,Antimikrobiyal Aktivite,Schiff Bazı

N,N-dietil-p-fenilendiamin ile salisilaldehit ve 2,4-dihidroksibenzaldehit ayrı ayrı reaksiyona sokulup, iki farklı türde Schiff bazı ligantları sentezlenmiştir. Elde edilen ligandların, Co(II), Cu(II) ve Ni(II)  kompleksleri sentezlenmiş ve sentezlenen ligand ve metal komplekslerinin yapıları, FT-IR, UV.-Vis., ICP-OES, TG/DTA/DTG, 1H ve 13C NMR ve elemental analiz (C, H, N ve metal içeriği) teknikleri kullanılarak karakterize edilmiştir. Çalışmada elde edilen ligandların ve metal komplekslerin gram pozitif; Staphylococcus aureus Rosenbach ATCC-6538, Bacillus cereus ATCC 7064, gram negatif; Escherichia coli ATCC-8739, Salmonella typhimurium ve Candida albicans ATCC-90028 maya suşuna karşı biyolojik aktiviteleri incelenmiştir. L1 ligand ve komplekslerinin mikroorganizmalara karşı 8,15-12,99 mm, L2 ve komplekslerinin mikroorganizmalara karşı 7,66-13,88 mm çapında inhibisyon zonları gösterdiği belirlenmiştir. Elde edilen bu kompleks yapıların gram negatif ve gram pozitif suşlara karşı olumlu etkisi bulunduğundan hayatımızda yoğun olarak kullanılan antibiyotiklere alternatif olması mümkündür.

Two types of Schiff base ligands were synthesized with the reaction of N,N-diethyl-p-phenylenediamine and salicylaldehyde , 2,4-dihydroxybenzaldehyde separately. Co(II), Cu(II), Ni(II) complexes of the obtained ligants were synthesized and characterized using FT-IR, UV.-Vis., ICP-OES, TG/DTA/DTG, 1H and 13C NMR) and elemental analyses (C, H, N and metal contents analyses).  The ligands and metal complexes obtained in the study were gram positive; Staphylococcus aureus Rosenbach ATCC-6538, Bacillus cereus ATCC 7064, gram negative; Escherichia coli ATCC-8739, Salmonella typhimurium and Candida albicans ATCC-90028 yeast strain biological activities against were investigated. It was determined that the L1 ligand and its complexes showed 8.15-12.99 mm diameter inhibition zones against microorganisms, and the L2 and complexes showed 7.66-13.88 mm diameter inhibition zones against microorganisms. Since these complex structures have positive effects against gram-negative and gram-positive strains, it is possible to be an alternative to antibiotics that are used extensively in our lives.
Specht Oranına Göre Berezin Sayı Eşitsizlikleri
Berezin number inequalities in terms of Specht's
Yazar: Gürdal, Mehmet; Başaran, Hamdullah
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Berezin sayısı,Hilbert fonksiyonel uzay,Specht oranı,pozitif operatör ; Berezin number,Hilbert functional space,Specht,positive operator

Berezin dönüşümü, düzgün fonksiyonları, analitik fonksiyonların Hilbert uzayları üzerindeki operatörlerle ilişkilendirir. Hilbert fonksiyonel uzay H(Ω) üzerinde bir A operatörünün Berezin sembolü ve Berezin sayısı A ̃(μ)=〈A K_μ/K_μ ,K_μ/K_μ 〉,μ∈Ω ve ber(A)=sup┬(μ∈Ω)⁡|A ̃(μ)| şeklinde tanımlanır. Bu A ̃ sınırlı fonksiyonu kullanılarak Hilbert fonksiyonel uzay operatörlerinin bazı yeni Berezin sayı eşitsizliklerini sunulmuştur. Specht oranı yardımıyla bazı eşitsizlikler genelleştirilmiş ve iyileştirilmiştir. Aynı zamanda bu iyileştirmeler kullanılarak Berezin yarıçap ve Berezin norm için çeşitli yeni eşitsizlikler gösterilmiştir.

Smooth functions are associated with operators on Hilbert spaces of analytic functions through the Berezin transform. The Berezin symbol and the Berezin number of an operator A on the Hilbert functional space H(Ω) over some set Ω with the reproducing kernel are defined, respectively, by A ̃(μ)=〈A K_μ/K_μ ,K_μ/K_μ 〉,μ∈Ω and ber(A)=sup┬(μ∈Ω)⁡|A ̃(μ)|. By using this bounded function A ̃, we present some new Berezin number inequalities of Hilbert functional space operators. Some inequalities with respect to Specht's ratio are improved and generalized. Using these modifications, we also establish various new inequalities for the Berezin radius and Berezin norm of operators.
Kardiyovasküler Hastalıkların Belirlenmesi için Yapay Zekâ Yöntemleriyle Kural Tabanlı Teşhis Algoritmalarının Geliştirilmesi
Development of Rule-Based Diagnostic Algorithms with Artificial Intelligence Methods for the Determination of Cardiovascular Diseases
Yazar: Taçyıldız, Nilay Nisa; Karaman, Buse Nur; Bağdatlı, Zeynep; Çiğnitaş, Sude; Uçar, Muhammed Kürşad
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Cardiovascular disease,Eta correlation coefficient,Decision trees ; Kardiyovasküler hastalık,Eta korelasayon katsayısı,Karar ağaçları

Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) verilerine göre kalp hastalıkları en fazla ölüm oranına sahip hastalıklar arasındadır. Kardiyovasküler hastalıklar olarak bilinen kalp ve damar hastalıkları, damarın iç duvarında plak oluşması ile damarların sertleşmesiyle damarın daralması ve kanın akışını zorlaştırması olarak tanımlanır. Hastalığın teşhisi, çeşitli klinik bulguların incelenmesiyle konulmaktadır. Klinik bulgu ve testlerin zaman alması teşhis aşamasını uzatmaktadır. Bu nedenle hastalık teşhis sürecini kolaylaştıracak yeni araç ve yöntemler araştırılmaktadır. Çalışmada erişime açık paylaşım sitesi Kaggle’dan kalp hastalığı veri kümesi kullanılmıştır. Veri setinde 14 adet özellik bulunmaktadır. Özellikler Eta kolerasyon katsayısı ile seçilerek 11’e indirilmiştir. Karar ağaçları algoritmaları yardımıyla kural tabanlı teşhis algoritmaları geliştirilmiştir. Çalışma sonucunda ortalama 94,15 doğruluk oranı, 0,98 duyarlılık, 0,91 özgüllük oranıyla yaklaşık 5 seviyede kural tabanlı algoritmalar geliştirilmiştir. Sonuç: Model performanslarına göre, KVH teşhisi için yapay zekâ yöntemleriyle geliştirilen yüksek doğruluk oranına sahip olup, klinikte hekim tarafından kural tabanlı teşhis algoritması olarak kullanılabileceği düşünülmektedir.

According to the World Health Organization (WHO) data, heart diseases are among the diseases with the highest mortality rate. Cardiovascular diseases, known as cardiovascular diseases, are defined as the formation of plaque on the inner wall of the vessel, the hardening of the vessels, the narrowing of the vessel and making the blood flow difficult. The diagnosis of the disease is made by examining various clinical findings. The clinical findings and tests take time, prolonging the diagnostic phase. For this reason, new tools and methods are being researched to facilitate the disease diagnosis process. Materials and Methods: Heart disease dataset from Kaggle, a public sharing site, was used in the study. There are 14 features in the dataset. The features were selected with the Eta correlation coefficient and reduced to 11. Rule-based diagnostic algorithms have been developed with the help of decision tree algorithms. Results: As a result of the study, rule-based algorithms were developed at approximately 5 levels, with an average accuracy rate of 94.15, sensitivity of 0.98, and specificity of 0.91. Conclusion: According to the model performances, it has a high accuracy rate developed with artificial intelligence methods for the diagnosis of CVD, and it is thought that it can be used as a rule-based diagnostic algorithm by the clinician.
Yağ Gülü (Rosa damascena Mill.) Bitkisinin Hasat Durumunun Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti
Detection of Harvest Status of Oil Rose (Rosa damascena Mill.) with Machine Learning and Deep Learning Methods
Yazar: Duman, Burhan; Kayaalp, Kıyas
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Makine öğrenmesi,Derin öğrenme,Rosa damascena Mill.,DVM,VGG16,VGG19,InceptionV3 ; Machine learning,Deep learning,Rosa damascena Mill.,InceptionV3,VGG16,VGG19

Bitkiler uzun yıllardır çoğu sektörde insan hayatında önemli bir yer tutmaktadır. Pembe Yağ Gülü olarak adlandırılan Rosa damascena Mill. bitkisi, gül çeşitleri arasında kendine özgü keskin ve yoğun kokusu ile kozmetik, parfüm, ilaç ve gıda endüstrisi gibi sektörler için ekonomik değeri olan bir türdür. Türkiye’de Mayıs aylarında hasadına başlanan yağ gülü, tomurcuklarının çiçek açması durumunda hasadı yapılmaktadır. Tomurcuk halindeki güller ise açması durumuna kadar hasat edilmeden bırakılmaktadır.  Bu çalışmada makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanarak her bir yağ gülünün “hasat edilebilir/hasat edilemez” durumuna göre ikili sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Gül bahçelarinden elde edilen görüntüler ile oluşturulan veri seti, yapay zekâ modellerinin eğitim ve testinde kullanılmıştır. Makine öğrenmesi modeli olarak DVM sınıflandırıcısı, derin öğrenme modelleri olarak da VGG16, VGG19 ve InceptionV3 kullanılmıştır. Sınıflandırma başarımı; DVM modelinde %71.06, VGG16 modelinde %96.44, VGG19 modelinde %97.96 ve InceptionV3 modelinde %72.08 olarak elde edilmiştir.

Plants have an important place in human life in many sectors for many years. Rosa damascena Mill plant, which is called Pink Oil Rose, is a species that has economic value for sectors such as cosmetics, perfume, medicine and food industry with its distinctive sharp and intense scent among rose varieties. Oil rose is harvested in May in Turkey when its buds bloom. Roses in bud form are left unharvested until they bloom. In this study, binary classification of each oil rose according to "harvestable/non-harvestable" status was carried out using machine learning and deep learning methods. The data set created with the images obtained from the rose gardens was used in the training and testing of artificial intelligence models. DVM classifier was used as machine learning model, and VGG16, VGG19 and InceptionV3 were used as deep learning models. Classification performance is 71.06% in the DVM model, 96.44% in the VGG16 model, 97.96% in the VGG19 model and 72.08% in the InceptionV3 model.
Derin Öğrenme Yöntemleri Kullanılarak Havadan Elde Edilen Görüntüler Üzerinde Nesne Tespiti
Object Detection on Aerial Images Using Deep Learning Methods
Yazar: Türkarslan, Kemal; Hardalac, Firat
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Uydu Görüntüleri,Hava Fotoğrafı,Nesne Algılama,Evrişimsel Sinir Ağları,Görüntü Bölme,Hava Fotoğrafı ; Satellite Images,Aerial Photography,Object Detection,Convolutional Neural Networks,Image Splitting.,Aerial Image

Son dönemlerde insan hayatı içerisinde gelişmiş uydu sistemlerinin ve insansız hava aracı teknolojilerinin kullanımı günden güne önemli derecede artmaktadır. Bu sistemler üzerinden havadan elde edilen görüntüler savunma sanayii, şehir planlama, tarım, film endüstrisi, eğlence, petrol ve maden arama gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bu gelişmeler doğrultusunda havadan elde edilen görüntüler üzerinde hem nitelik hem nicelik anlamında da artış olmuştur. Bununla beraber günümüzde bilgisayarlı görü dünyasında yapay zekâ algoritmaları üzerinde en çok çalışılan alanlardan biridir. Bilgisayarlı görü ile havadan elde edilen görüntüler üzerinde nesne tespit ve tanıma işlemi oldukça kolay hale gelmektedir. Bu çalışmada tek aşamalı nesne tespit modellerinden YOLOv5 ve SSD algoritmaları kullanılarak Google Earth, GF-2 ve JL-1 uyduları üzerinden toplanan görüntüler üzerinde gemi, liman, küçük araç vs gibi 15 farklı nesnenin tespit çalışmaları yapılmıştır. Google Colab platformu kullanılarak yapılan bu çalışmalarda görüntü bölme (image split) ve veri arttırımı (data augmentation) yöntemleri kullanılarak derin öğrenme modelleri üzerindeki etkisi karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalar sonrasında elde edilen analiz sonuçları grafikler ile paylaşılmıştır.

The use of advanced satellite systems and unmanned aerial vehicle technologies has increased in human life day by day in recent times. Aerial images are used in many areas such as defense industry, city planning, agriculture, film industry, entertainment, oil and mineral exploration. After these advancement, there has been an rise in both quality and quantity on the images obtained from the air. Artificial intelligence and deep learning algorithms are one of the most studied and applied fields of study at the same time. Object detection of aerial images will be easy with computer vision. In this study we used dataset images which 15 different class such as ships, ports, small vehicles, etc. collected by Google Earth, GF-2 and JL-1 satellites. Next, YOLOv5 and SSD algorithms from single-stage object detection models used for object detection. The effects on deep learning models were compared by using image split and data augmentation methods in experiments using the Google Colab platform. Experimental results were analyzed in detail with graphics.
Karınca Kolonisi Algoritmasının Gerçek Hayat Kapasiteli Araç Rotalama Problemi İçin Uygulanması
Ant Colony Algorithm for Capacitated Vehicle Routing Problem: A Real Life Application
Yazar: Daşkın, Buğra Davut; Büyüközkan, Kadir
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Karınca Kolonisi Algoritması,Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama,Matematiksel Modelleme,Yapay Zeka ile optimizasyon,Gerçek Hayat Uygulaması ; Ant Colony Algorithm,Capacitated Vehicle Routing,Mathematical Modelling,Artificial Intelligence,Real Life Application

Bu çalışmada Türkiye’nin Kayseri ilinde faaliyet gösteren bir lojistik firmasının gerçek verileri kullanılarak, firmanın karşı karşıya kaldığı homojen kapasiteli çok araçlı araç rotalama problemi ele alınmıştır. Firma Kayseri’de bulunan depodan, 50 farklı konumda bulunan talep noktalarının siparişlerini haftalık periyotlar ile karşılayacak sevkiyat rotasını, elde bulunan araç sayısını aşmadan, minimum maliyet ile elde etmek istemektedir. Problemin çözümü için literatürde yer alan lineer matematiksel model OpenSolver yazılımı ile üzerinde kodlanmıştır. Matematiksel model 10, 15 ve 20 talep noktalı küçük alt problemler için optimum çözüm elde edebilmiştir. 50 talep noktalı gerçek problem için Karınca kolonisi metasezgiseli kodlanmıştır. Metasezgisel modelin kodlanmasında Pycharm paket program ara yüzü üzerinden Python programlama dili kullanılmıştır. Metasezgisel çözümlerinin kalitesi matematiksel çözümler ile ispat edilmiştir. Metasezgisel model ile elde edilen gerçek problem çözümü firmanın mevcut durum değerleri ile kıyaslanmıştır. Elde edilen çözüm firmanın mevcut politikasına oranla %297,6 daha iyi maliyet, %236,61 daha az mesafe sonucunu sağlamıştır.

In this study, using the real data of a logistics company operating in Kayseri, Turkey, the homogeneous capacity multi-vehicle vehicle routing problem faced by the company is discussed. The company wants to obtain the shipment route that will meet the orders of demand points in 50 different locations on a weekly basis from the warehouse in Kayseri, without exceeding the number of vehicles at hand, with minimum cost. For the solution of the problem, the linear mathematical model in the literature was coded with OpenSolver software. The mathematical model was able to obtain the optimum solution for small subproblems with 10, 15 and 20 demand points. Ant colony metaheuristic is coded for the real problem with 50 demand points. In the coding of the metaheuristic model, Python programming language was used over the Pycharm package program interface. The quality of metaheuristic solutions has been proven by mathematical solutions. The real problem solution obtained with the metaheuristic model is compared with the current state values ​​of the company. The solution obtained provided the result of 297.6% better cost and 236.61% less distance compared to the current policy of the company.
Öznitelik Seçiminde Genetik Algoritma Kullanılarak Kur’an-ı Kerim Ayetlerinin Otomatik Sınıflandırılması
Automatic Classification of Quran Verses Using Genetic Algorithm for Feature Selection
Yazar: Mert, Fatih; Aydın, Muhammed Ali; Orman, Zeynep
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Quran,Text Classification,Genetic Algorithm,Machine Learning,Feature Selection. ; Kur,Metin Sınıflandırma,Genetik Algoritma,Makine Öğrenmesi,Öznitelik Seçimi

Metin etiketleme olarak da bilinen metin sınıflandırması verilen bir metni organize gruplara ayırma işlemidir. Metin sınıflandırıcılar, Doğal Dil İşleme yöntemlerini kullanarak metni otomatik olarak analiz edebilir ve ardından içeriğine göre bir dizi önceden tanımlanmış etiket veya kategori ataması yapabilir. Söz konusu bir Kur'an ayeti ise, etiketlenmedeki temel amaç ayetin ilgili olduğu temanın belirlenmesidir. Ancak mevcuttaki ayet etiketleme yaklaşımları öncelikli olarak Arapça dilinde ve Kur'an tefsirinde derin uzmanlığa sahip alimlerin mevcudiyetine bağlıdır. Bu çalışmada metin sınıflandırma algoritmalarını kullanarak Kur'an ayetlerinin etiketlenmesi görevinin otomatikleştirilmesi önerilmektedir. Sınıflandırma algoritmaları ile gerçekleştirdiğimiz deneylerde ayetlerin İngilizce çevirilerinin ait oldukları önceden tanımlanmış 15 kategori öznitelik olarak kullanılmıştır. Literatürdeki benzer çalışmalardan farklı olarak öznitelik seçimi aşamasında Genetik Algoritma kullanılmıştır. Böylece gerçekleştirilen bu ara adımın nihai performansa olumlu etki etmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın sonunda çeşitli performans değerlendirme metrikleri kullanılarak sınıflandırma modellerinin başarım değerleri karşılaştırılmalı olarak verilmiştir.

Text classification, also known as text tagging, is the process of dividing a given text into organized groups. Using Natural Language Processing methods, text classifiers can automatically analyze text and then assign a set of predefined tags or categories based on its content. If it is a verse of the Holy Qur'an, the main purpose of labeling is to determine the theme of the verse. However, current approaches to verse tagging depend primarily on the availability of scholars with deep expertise in the Arabic language and Qur'anic exegesis. In this study, it is suggested to automate the task of tagging Qur'anic verses using text classification algorithms. In the experiments we carried out with the classification algorithms, the 15 predefined categories to which the English translations of the verses belong were used as features. Unlike similar studies in the literature, Genetic Algorithm was used in the feature selection stage. Thus, it is aimed that this intermediate step will have a positive effect on the final performance. At the end of the study, the performance values of the classification models are given comparatively by using various performance evaluation metrics.
Yapay Zekâ Yöntemleriyle Araç Altı Yabancı Madde Tespit Edilmesi Ve Otomatik Geçiş Sistemi
Detection Of Foreign Material Under Vehicle By Artificial Intelligence Methods And Automatic Passing System
Yazar: Özmen, Mustafa Melikşah; Ateş, Fatmanur; Eylence, Muzaffer; Şenol, Ramazan; Aksoy, Bekir
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Otomatik Araç Geçiş Sistemi,Plaka Tanıma,YOLOV5,ResNet50V2 ; Automatic Vehicle Access System,License Plate Recognition,YOLOV5,ResNet50V2

Günümüzde bombalı eylem faaliyetleri sıklıkla gündeme gelmektedir. Araçların altına yerleştirilen bomba düzenekleri bombalı eylem faaliyetlerinin en sık gerçekleştirilen örneğidir.  Alışveriş merkezleri, askeri yerleşkeler vb. yerlerde araç altları ayna ile kontrol edilerek araç geçişine izin verilmektedir. Bu durum araç altını kontrol eden personel tarafından yapılabilecek hataya açık kapı bırakabilir. Bu çalışmada araç geçişi için otomatik kontrollü sistem tasarımı yapılmıştır. Askeri bir yerleşkeye alınacak araçların plaka tanıma sistemine bağlı olarak araç altı görüntülerinin alınması ve bu görüntülerin yapay zeka yöntemleri kullanılarak araç altlarında yabancı bir nesne olup olmadığı tespit edildikten sonra askeri yerleşke içerisine kontrollü olarak geçişine izin verilmesi amaçlanmıştır. Tasarlanan sistem için ara yüz ekranı oluşturulmuştur. Gelen araç plakası sistemde kayıtlı ise ve araç altında herhangi bir yabancı nesne yoksa bariyer açılıp araç geçişi sağlanır.

Today, bombing activities are frequently on the agenda. Bomb devices placed under vehicles are the most common example of bombing activities. Shopping malls, military camps, etc. In places, vehicles are allowed to pass by checking under the vehicle with a mirror. This situation may leave the door open to mistakes that can be made by the personnel checking under the vehicle. In this study, an automatic controlled system was designed for vehicle passage. It is aimed to take under-vehicle images of the vehicles to be taken to a military campus, depending on the license plate recognition system, and to allow these images to pass into the military campus in a controlled manner after determining whether there is a foreign object under the vehicle by using artificial intelligence methods. An interface screen has been created for the designed system. If the incoming license plate is registered in the system and there is no foreign object under the vehicle, the barrier is opened and the vehicle passes.