GUNS DETECTION USING YOLO ALGORITHM

dc.contributor.advisorAKBULUT, YAMAN
dc.contributor.authorKHALAF, RAYAN SULAIMAN KHALAF
dc.date.accessioned2026-08-12T10:14:17Z
dc.date.issued2021
dc.departmentFÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yazılım Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.description.abstractBu yaklaşım, nesne algılama teknolojisine, genel olarak bu makine öğrenimi alanında kullanılan çeşitli ve inovasyon yöntemlerine, özellikle de nesne algılamaya odaklanır. Gün geçtikçe gelişen ve günümüzde dünyanın gelişiminin ilgi odağı haline gelen bu alandaki temel şeyleri açıklığa kavuşturuyoruz. Bu araştırmanın pratik yönleri, yalnızca Bir Kez Bakarsınız (YBKB) tekniğinin kullanımını açıklamaktadır, çünkü nesne algılama biliminin bu dalı, son birkaç yılda kullanılan en gelişmiş ve en güncel daldır. Bizim fikrimiz silahları gerçek zamanlı videolarda tespit etmek veya kameraları izlemek, bu nedenle saniyede kare işleyebilecek işleme hızına ihtiyacımız var ve bu özellik, işlem hızına sahip en iyi teknik olarak YOLO'da mevcuttur. Tekniği test etmek için belirli bir silah (AKM-47) için bir veri seti oluşturduk, kamera silahları gerçek zamanlı olarak tespit edebiliyorsa, bu teknolojinin karmaşıklığına ve bazı büyük spesifikasyonlara olan ihtiyacına rağmen bahsettik. SSD'ler gibi yüksek hızlı bir bellek gibi, iyi bir CPU'lara ve ayrıca GPU'lara ihtiyaç duyuyor, ancak onu işlemek için hala çok önemli, çünkü zeminde uygulandığında, birçok kişinin terörizm ve cinayet kurbanı olmasını önleyecektir.
dc.description.abstractThis approach focuses on the technology of object detection, the various and innovation methods used in this field of machine learning in general, focusing on object detection in particular. In which we clarify the fundamental things in this field, which have been developed gradually and become the focus of attention to the development of the world at present. The practical aspect of this research explains the use of the You Only Look Once (YOLO) technique, as this branch of object detection is the most developed and most updated branch used in the last couple of years. Our idea is detecting guns in real-time videos or monitoring cameras, so we need the speed of processing that could process frames per second; this property is available in YOLO as the best technique having the speed of the process. We have created a dataset for a specific weapon (AKM-47) as a test for the technique if the camera can detect weapons in real-time or not. We mentioned that despite the sophistication of this technology and its need for some large specifications such as a high-speed memory like SSD's, a good CPU's and also needs GPU's. But it still is very important to process it, because if it is applied on the ground of its art, it will help many people avoid becoming victims of terrorism and murder.
dc.identifier.citationKHALAF, R. (2021). Guns detection using YOLO algorithm (Tez No. 672838) [Yüksek lisans tezi, Fırat Üniversitesi].
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=8tbPippmWV_b-Irrn9YEAo9xhklOUhQi8ieMFt-E9Up4gYm9afumU2fLBzd75I1H
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11508/24040
dc.identifier.yoktezid672838
dc.language.isoen
dc.publisherFırat Üniveristesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TEZ_20260511
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.titleGUNS DETECTION USING YOLO ALGORITHM
dc.title.alternativeYOLO algoritmasını kullanarak silah tespiti
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar