Derin öğrenme ve semantik ipuçlarına dayalı yöntemler, hareketli nesne tespitinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak yalnızca piksel bazlı semantik etiket değişimlerinin kullanılması, benzer nesnelerin aynı etiketleri alması ve görünmeyen veri çeşitliliğinin sınırlı olması nedeniyle yanlış tespitlere yol açabilmektedir.
Bu çalışmada, önceden eğitilmiş semantik segmentasyon modellerinden elde edilen bilgiyi geleneksel hareket tespiti yöntemleriyle birleştiren, eğitim gerektirmeyen (training-free) MSemOD yöntemi önerilmiştir. Bölge tabanlı uzamsal-zamansal analiz ve semantik olasılık haritaları kullanan yöntem, yanlış pozitifleri önemli ölçüde azaltarak hareketli nesne tespitinde ön plan-arka plan ayrımını mevcut yöntemlere göre daha başarılı gerçekleştirmiştir.
Üç kare fark (Three Frame Difference) yöntemi, hareketli nesne tespitinde yaygın olarak kullanılan geleneksel bir yaklaşımdır. Ancak ardışık üç görüntüden elde edilen kenar bilgisi, hareketli nesnenin tamamını temsil edemediği için genellikle morfolojik işlemler veya optik akış gibi ek son işleme adımlarına ihtiyaç duymaktadır.
Bu çalışmada, ardışık kareler yerine hareket miktarına göre seçilen üç görüntüyü kullanan ve ek son işleme gerektirmeyen Selected Three Frame Difference (STFD) yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem, hareketli nesnenin tamamının tespit edilebildiğini matematiksel olarak göstermiş ve farklı veri setlerinde yapılan deneylerde klasik üç kare fark ve arka plan çıkarma yöntemlerine göre daha başarılı sonuçlar elde etmiştir.
Araştırmalarımın ikinci önemli ekseni, gömülü sistemler, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve kenar bilişim (Edge Computing) teknolojileridir. Bu kapsamda; düşük güç tüketimli akıllı cihazlar, gerçek zamanlı veri işleme, sensör ağları, akıllı sınıf ve akıllı kampüs uygulamaları ile yapay zekâ destekli IoT mimarileri üzerine çalışmalar gerçekleştirdim.
IoT tabanlı akıllı görsel algılama sistemleri, kenar bilişim mimarileri ve akıllı kampüs uygulamaları üzerine yürüttüğüm projeler; donanım-yazılım bütünleşik sistem tasarımı, haberleşme altyapıları ve gerçek zamanlı veri işleme konularındaki deneyimimi güçlendirmiştir. Bu çalışmalar aynı zamanda verdiğim Gömülü Sistemler, Mikroişlemciler, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve ilgili uygulama dersleriyle bütünleşmektedir.
Endüstri 4.0 ile birlikte yaygınlaşan Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamalarında, görsel algılama sistemlerinin yüksek işlem, bellek ve iletişim gereksinimleri önemli bir zorluk oluşturmaktadır. Bu çalışmada, kenar bilişim (Edge Computing) tabanlı veri işleme mimarileri analiz edilerek nesne tespiti ve nesne tanıma problemleri için farklı veri işleme senaryolarının kaynak gereksinimleri karşılaştırılmıştır.
Yüksek lisans tezi kapsamında yaptığım analizler sonucunda, görüntünün tamamı yerine yalnızca çıkarılan özniteliklerin sunucuya iletildiği mimarinin, işlem yükü, bellek kullanımı ve iletişim maliyeti açısından en verimli çözüm olduğu gösterilmiş; IoT tabanlı görsel algılama sistemleri için performans odaklı bir mimari önerilmiştir.
Fotokapan görüntüleri üzerine yürüttüğüm araştırmalar, doğal yaşam ortamlarında insan ve hayvanların otomatik olarak tespit edilmesi ve hareket analizinin gerçekleştirilmesine odaklanmaktadır. Bu kapsamda; yerel öznitelik tabanlı nesne tespiti, hareketli nesne algılama, örüntü tanıma yöntemleri ve derin öğrenme tabanlı insan tespiti gibi farklı yaklaşımlar geliştirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Araştırmalar sonucunda, geleneksel görüntü işleme tekniklerinden derin öğrenme tabanlı yöntemlere uzanan farklı algoritmaların doğal ortamlardaki performansları değerlendirilmiş; düşük maliyetli ve yüksek doğruluklu otomatik izleme sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlanmıştır.
Akıllı sınıf çalışmalarında, eğitim ortamlarının IoT teknolojileri ile daha güvenli, verimli ve etkileşimli hale getirilmesini amaçlanmaktadır. Bu kapsamda geliştirilen sistemde; çevresel sensörler, akıllı cihazlar ve web tabanlı yönetim altyapısı kullanılarak sınıf ortamının gerçek zamanlı izlenmesi, enerji yönetimi, güvenlik, ortam koşullarının takibi ve uzaktan yönetimi sağlanmıştır. Geliştirilen mimari, deneysel olarak doğrulanmış ve akıllı eğitim ortamlarının tasarımına yönelik ölçeklenebilir bir IoT altyapısı sunmuştur.
Derin öğrenmedeki son gelişmeler, 3B haritalama, görsel navigasyon ve otonom kontrol gibi robotik uygulamalarda önemli ilerlemeler sağlamıştır. Bu derleme çalışmasında, özellikle insansız hava araçları için kritik öneme sahip Monoküler Görsel Odometri (Monocular Visual Odometry - MVO) yöntemlerinin geleneksel yaklaşımlardan derin öğrenme, derinlik tahmini ve semantik bilgi ile zenginleştirilmiş modern hibrit modellere kadar olan gelişimi kapsamlı şekilde incelenmiştir.
Çalışmada; güncel eğitim stratejileri, model mimarileri, derinlik ve semantik bilgiyi birleştiren füzyon teknikleri, kullanılan veri setleri ve performans değerlendirme ölçütleri ele alınmış; mevcut yöntemlerin güçlü ve zayıf yönleri analiz edilerek gelecekteki araştırma yönelimlerine ilişkin öneriler sunulmuştur.
Bu çalışmada, gömülü ve kaynak kısıtlı sistemlerde gerçek zamanlı çalışabilecek hafif bir monoküler görsel odometri (MVO) yöntemi olan DeepDCT-VO önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, doğrultusal koordinat dönüşümü ile derin öğrenmeyi birleştirerek küresel koordinat sistemine bağlı hata birikimini azaltmakta; dikkat mekanizmaları ile birlikte derinlik ve semantik bilgiyi kullanarak konum kestirim doğruluğunu artırmaktadır.
KITTI veri seti üzerinde yapılan deneylerde DeepDCT-VO, GPU'da 8 ms, CPU'da 12 ms işlem süresiyle gerçek zamanlı performans sergilerken, mevcut yöntemlere göre %96 daha küçük model boyutu ve %80'e varan öteleme hatası azalması sağlamıştır. Elde edilen sonuçlar, yöntemin özellikle gömülü yapay zekâ ve otonom sistem uygulamaları için yüksek doğruluk ve düşük hesaplama maliyeti sunduğunu göstermektedir.
Araştırma faaliyetlerim kapsamında, yüksek hesaplama gerektiren yapay zekâ ve görüntü işleme uygulamalarının hızlandırılmasına yönelik paralel programlama teknikleri, çok çekirdekli sistemler ve yüksek performanslı hesaplama yaklaşımları üzerine uygulamalı çalışmalar yürütmekteyim.
Bunun yanında, optimizasyon problemlerinin çözümüne yönelik metasezgisel optimizasyon algoritmaları, sürü zekâsı tabanlı yöntemler ve evrimsel algoritmalar üzerine çalışmalar gerçekleştirmekte; bu yöntemlerin bilgisayarlı görü ve yapay zekâ problemlerinde kullanılmasına yönelik uygulamalar geliştirmekteyim. Bu alanlarda devam eden araştırmaların ilerleyen süreçte bilimsel yayınlara dönüştürülmesi hedeflenmektedir.
Teknik araştırmalarımın yanı sıra, yükseköğretimde dijital dönüşüm süreçleri ve dijital teknolojilerin eğitim ortamlarına entegrasyonu üzerine çalışmalar yürütmekteyim. Üniversitelerde dijitalleşme, eğitim teknolojileri, akıllı kampüs uygulamaları, yapay zekâ destekli eğitim sistemleri ve dijital yetkinliklerin geliştirilmesi temel ilgi alanlarım arasındadır.
Bu kapsamda yayımlanan Dijital Bilimler kitabındaki çalışmalarımda dijital teknolojilerin temel bileşenleri, akıllı sistemler, IoT, robotik ve yapay zekâ teknolojilerinin günümüz yaşamına etkileri ele alınmıştır. Ayrıca Erzurum Teknik Üniversitesi Dijital Dönüşüm ve Yapay Zekâ Ofisi bünyesinde yürüttüğüm çalışmalarla, dijital dönüşümün eğitim-öğretim süreçlerine uygulanması, yapay zekâ destekli akademik çözümler geliştirilmesi ve üniversite bünyesinde dijitalleşme kültürünün yaygınlaştırılması üzerine faaliyetlerimi sürdürmekteyim.
Teknoloji üretiminin erken yaşlarda kazanılan merak, yaratıcılık ve uygulama becerileriyle başladığına inanıyorum. Bu doğrultuda, çocukların ve gençlerin yalnızca teknolojiyi kullanan değil; tasarlayan, geliştiren ve üreten bireyler olarak yetişmelerini hedefleyen uzun soluklu eğitim programları geliştirmekteyim. Eğitimler; bilgisayar biliminin temellerinden algoritmik düşünmeye, yazılım geliştirmeden oyun programlama ve üç boyutlu tasarıma, elektronikten Arduino tabanlı gömülü sistemlere, robotik uygulamalardan sensör teknolojilerine ve yapay zekâ destekli uygulamalara kadar geniş bir teknoloji ekosistemini kapsamaktadır.
Eğitim süreci yalnızca teorik anlatımla sınırlı kalmayıp; gerçek elektronik donanımlar, robotik platformlar, üç boyutlu tasarım ve üretim araçları, web tabanlı geliştirme ortamları, yapay zekâ platformları ve etkileşimli eğitim teknolojileri kullanılarak proje tabanlı bir yaklaşımla yürütülmektedir. Birbirini tamamlayan dört yıllık kademeli eğitim modeli sayesinde öğrenciler, temel becerilerden başlayarak kendi projelerini geliştirebilecek ve disiplinler arası teknolojileri bütüncül şekilde kullanabilecek seviyeye ulaşmaktadır.
Bu çalışmaların yanında, eğitim süreçlerinde kullanılabilecek yenilikçi eğitim teknolojileri, STEM kitleri, robotik platformlar, akıllı oyuncaklar ve uygulamalı öğrenmeyi destekleyen teknolojik eğitim ürünlerinin tasarlanması ve geliştirilmesi üzerine de araştırmalar yürütmekteyim. Bu vizyon doğrultusunda geliştirilen eğitim modeli, MucitPark çatısı altında uygulanmakta ve sürekli geliştirilmektedir.
Bu çalışmalar doğrultusunda geliştirilen eğitim modeli, MucitPark çatısı altında uygulanmakta ve sürekli geliştirilerek yeni eğitim içerikleri ve teknoloji platformlarıyla zenginleştirilmektedir.
© 2026 Dr. Emrah Şimşek. Tüm hakları saklıdır.
Bu web sitesindeki içerikler ve görseller, yapay zekâ destekli üretim araçlarından yararlanılarak oluşturulmuş olup, içerik tasarımı, bilimsel doğrulama ve yaratıcı katkılar Dr. Emrah Şimşek'e aittir. İzinsiz kopyalanması veya ticari amaçla kullanılması uygun değildir.
