Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Çetin, Emrah" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • [ X ]
    Öğe
    A Novel Solution to the Real-Time Lane Detection and Tracking Problem for Autonomous Vehicles by Using Faster R-CNN and Mask R-CNN
    (Otomotiv Mühendisleri Derneği, 2025) Ortataş, Fatma Nur; Çetin, Emrah
    Autonomous vehicle technology has advanced in the automobile sector. Autonomous vehicle technology aims to make driving safer and reduce driver-caused traffic accidents. Autonomous driving technology work toward this. Lane detection and tracking are crucial to autonomous driving systems. Mostly the image processing techniques are mainly utilized for the lane detection in the literature. But, while performing image processing techniques for lane detection and tracking, two basic problems are mainly encountered. First one is image also needs to work with a specific area on the image to reduce the processing load and to work for the correct area. The region of interest (ROI) process is often used to filter the area to be worked from the image. However, since fixed coordinates are provided for this operation, the vehicle restricts the oper-ation of the vehicle in areas where it must be rotated. Second one is the weather conditions are very effective in the detection of lanes by utilizing image processing techniques. There are serious problems with image processing and detection from cloudy, sunny or momentary changes in the air. This study uses deep learning methods against these two basic problems. Using the Mask R-CNN and faster R-CNN algorithms together, these two basic problems for lane detection and tracking are eliminated and successfully implemented. The problem solved by two algorithms has been tested experimentally on a developed tool. Both the originally developed da-taset and the KITTI dataset were used separately in the model training carried out for the experimental tests. Both systems work well for lane detection and tracking, according to tests.
  • [ X ]
    Öğe
    Sabit mıknatıslı senkron motorlarda yeni eğilimler
    (Yozgat Bozok Üniversitesi, 2024) Tüfek, Zeynep; Çetin, Emrah
    Sabit Mıknatıslı Senkron Motorlar (SMSM), endüstriyel uygulamalardan elektrikli taşıma araçlarına kadar geniş bir yelpazede kullanılan önemli bir motor türüdür. Bu motorlar, yüksek verimlilik, hız ve moment kontrolü başarısı, kompakt boyut ve hafiflik, yüksek güç faktörü, düşük bakım gereksinimi ve çevre dostu özellikleriyle tanınır. SMSM'lerin sunduğu avantajlar, tasarım ve kontrol yöntemlerinin sürekli olarak geliştirilmesini teşvik etmektedir. Bu geliştirmeler, daha yüksek verimlilik, daha etkili kontrol stratejileri ve geniş uygulama alanları gibi konularda daha fazla avantaj sağlamayı hedeflemektedir. Bu durum, enerji tasarrufu, çevresel sürdürülebilirlik ve daha yüksek performans gibi çeşitli faydaları beraberinde getirmektedir. Bu makale, literatürde SMSM üzerine yapılan çeşitli motor tasarımı ve kontrol yöntemleri çalışmalarını ayrıntılı bir şekilde ele almaktadır. SMSM tasarımı ve kontrol yöntemleriyle ilgili yapılan bu derinlemesine inceleme, diğer araştırmacılar için güçlü bir referans kaynağı oluştururken, enerji verimliliğini artırma, çevresel sürdürülebilirliği destekleme ve motor performansını optimize etme gibi alanlarda önemli katkılar sunmaktadır. Ayrıca, etkili kontrol stratejileri geliştirme ve SMSM'lerin geniş uygulama alanlarını keşfetme konusunda da rehberlik sağlamaktadır. Kapsamlı literatür taraması, diğer araştırmacıların önceki çalışmalara kolayca erişmelerini ve bu çalışmalara atıfta bulunmalarını sağlar, bu da gelecekteki araştırmaların daha verimli ve yenilikçi olması açısından ışık tutar.

| Tarsus Üniversitesi | Kütüphane | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Tarsus Üniversitesi, Mersin, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim