Raspbraille: Conversion to Braille Alphabet with Optical Character Recognition and Voice Recognition Algorithm

It is quite difficult for visually impaired individuals to read a physically printed material. It is a necessity to provide information flow and communication between visually impaired individuals and other individuals. For this purpose, an alphabet has been developed for visually impaired individuals. With this alphabet, which is called the Braille alphabet, it is possible for visually impaired individuals to access written culture. There are special letters in the alphabet designed for the visually impaired. With the development of technology, studies in the field of Braille alphabet have increased. Optical character recognition technology can convert the letters on files such as pdf, pictures, photos into understandable data by selecting and separating them. Speech recognition algorithm, computer, tablet, mobile phone, voice recorder devices, etc. It is the process of detecting and recognizing the human voice through a microphone with technological products. Within the scope of the study, a device has been developed for Braille alphabet by using optical character recognition technology and speech recognition algorithm. First, the images of each page of the books that were requested to be translated into Braille alphabet were taken. Then, a transformation was performed using a specific character set with the optical character recognition algorithm. Audiobooks, on the other hand, were first converted into text and then into Braille alphabet using speech recognition algorithm. With these converted characters, a physical hardware device has been developed to display Braille letters that visually impaired individuals can read faster

NFT-based Asset Management System

There are billions of houses, businesses, and lands in the world, and we can prove the ownership of these assets with title deeds prepared by government offices. In the purchase and sale transactions of these titled assets, it is necessary to go through long and complex possess, and the actions that need to be taken do not end here. The asset must also be insured and paid regularly for insurance, tax, and some subscriptions like electricity, water, natural gas, etc. This study aims to create a blockchain-based asset management system that uses NFTs (non-fungible tokens), smart contracts, and the Ethereum network

Çoklu jeton dolaşımı ile uçan tasarsız ağlar içerisinde bilgi alışverişi

Günümüzde, insansız hava araçlarının (İHA) hem sivil hem de askeri alanlarda kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Otonom olarak hareket edebilen İHA’ lar, bu özellikleri sayesinde zorlu ve tehlikeli görevleri insan hayatını riske atmadan gerçekleştirebilmektedir. İHA teknolojilerinin maliyetlerindeki düşüş ve minyatürleşme, tek bir İHA yerine, birden fazla mini veya mikro İHA içeren çoklu İHA sistemlerinin ortaya çıkmasını sağlamıştır. İHA grupları ya da İHA takımları olarak adlandırılan bu sistemler, karmaşık ve zorlu görevlerin daha kısa sürede daha verimli bir şekilde tamamlanmasını sağlamaktadır.Çoklu İHA sistemlerinin sorunsuz bir uçuş gerçekleştirebilmelerinin en önemli şartı İHA’ ların birbirleri ile haberleşebilmeleridir. İHA’ lar arası haberleşmenin sağlanabilmesinde uçan tasarsız ağ (UTA) yapısı en etkin çözümlerin başında gelmektedir. UTA yapısı ile birlikte, çoklu İHA sistemlerinde haberleşme problemi çözüme ulaştıktan sonra, çözülmesi gereken bir başka problem ise İHA’ ların birbirlerinin konum bilgilerini nasıl öğrenecekleridir.İHA’ ların birbirlerinin konum bilgilerini öğrenmelerinde GPS ve LIDAR sistemleri kullanılabilir ancak bu sistemler çoklu İHA sistemleri için maliyetli çözümlerdir. Bu duruma ek olarak, bu sistemlerin kullanılamadığı ve dezavantajlı olduğu çeşitli durumlar da mevcuttur. Bu sebeplerden dolayı UTA içerisinde İHA’ ların birbirlerinin nerede olduğunu öğrenmelerini sağlayacak alternatif bir çözüme ihtiyaç vardır.Bu tez çalışmasında geliştirilen çoklu jeton dolaşımı tabanlı yaklaşım, İHA’ ların birbirlerinin konum bilgilerini öğrenmeleri için LIDAR ve GPS teknolojilerine alternatif ve düşük maliyetli bir çözüm getirmektedir. Bu yaklaşımda, içerisinde İHA’ ların koordinat bilgilerini tutan bir jeton paketi UTA içerisinde dolaşarak İHA’ ların birbirlerinin konumlarını öğrenmelerini sağlamaktadır. UTA içerisindeki İHA sayısı arttıkça, jeton içerisinde tutulan bilginin boyutu ve jetonun dolaşması gereken düğümvsayısı da artmaktadır. Bu durumda, UTA içerisinde jetonun dolaşım süresi uzamaktadır. Bunun sonucunda, İHA’ lar birbirlerinin konumlarını doğru bir şekilde öğrenememektedirler. Bu durumun önüne geçmek için birden fazla jeton kullanılarak dolaşım süresi kısaltılmakta böylelikle İHA’ ların birbirlerinin konumlarını daha az hata ile öğrenmeleri sağlanmaktadır.Çoklu jeton kullanımında, jetonların çarpışma durumları karşımıza çıkmaktadır. Çarpışma, mesajların (konum bilgilerinin) kaybolmasına veya hatalı ulaşmasına neden olmaktadır. Bu durum da, İHA’ ların birbirlerinin konum bilgilerini hatalı veya geç öğrenmelerine sebebiyet verir.Jetonların çarpışmalarının önüne geçmek amacıyla ikinci bir kanal kullanılmıştır. Böylelikle gerçekleştirilen iki kanallı yapı ile çoklu İHA sistemlerinde konum bilgisinin çoklu jeton tabanlı yaklaşımla dolaştırıldığı bir protokol oluşturuldu. Bu modelde, jetonlar tek bir kanal üzerinden dolaşım gerçekleştirmektedir. İkinci kanal üzerinden ise jeton yönlendirmeleri gerçekleştirilerek çakışmaların önüne geçilmektedir.Çalışmanın ilk bölümünde, çalışmanın amaç ve önemi, çalışmanın içerisinde yer alan kavramların açıklamaları ve literatür araştırmalarına yer verilmiştir. Materyal ve yöntem bölümünde, geliştirilen algoritma anlatılmaktadır. Üçünde bölümde, geliştirilen yöntem simülasyon ortamında farklı İHA sayısı, İHA hızı, jeton sayısı ve topoloji gibi parametre değerlerine göre test edilerek, elde edilen sonuçlar grafikler yardımıyla açıklanmaktadır. Son bölümde ise, çalışmanın değerlendirilmesine yer verilmektedir.--------------------In recent years, the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) in both civilian and military areas is becoming increasingly widespread. By means of these features, the UAVs, which can act autonomously, can perform difficult and dangerous tasks without risking human life. The decline in costs and miniaturization of UAV technologies has led to the emergence of multi-UAV systems involving multiple mini or micro UAV, rather than a single UAV. These systems, referred to as UAV groups or UAV teams, enable complex and challenging tasks to be completed more efficiently in a shorter period of time.The most important condition for the multi-UAV systems to be able to make a smooth flight is that UAVs can communicate with each other. Flying Ad Hoc Network (FANET) structure is one of the most effective solutions for the communication between the UAVs. Another problem that needs to be solved is how the UAVs will learn each other's location information after the communication problem in the multi-UAV systems comes along with the FANET structure.GPS and LIDAR systems can be used to provide location information of UAVs but these systems are costly solutions for multi-UAV systems. In addition to this situation, there are various situations in which these systems are unavailable and disadvantageous. For these reasons, there is a need for an alternative solution within the FANET that will enable the UAVs to learn where each other is.The multi-token circulation based approach, developed in this thesis study, provides an alternative and low cost solution to LIDAR and GPS technologies in order to provide the location information of UAVs. In this approach, a token package that holds coordinate information of UAVs circulates in the FANET. As the number of UAVs in the FANET increases, the size of the data in the token and the number of nodes that the token must reach increase. Thus, the duration of token travel time increases. Consequently, UAVs may not receive accurate location information. To avoid this, travel duration is reducedviiusing multi-tokens. Therefore, UAVs know each other's location information with fewer error.In the use of multi-tokens, the possibility of collisions of tokens arises. Collisions cause messages (location information) to be lost or misplaced. This situation also causes the UAVs to learn each other's position information incorrectly or late.A second channel have been used to avoid collisions of tokens. Thus, a protocol has been created in which the location information circulates in a multi-token based approach in multi-UAV systems with the realized two-channel structure. In this model, tokens are circulating through a single channel. A second channel is used to minimize token collisions.In the first part of the work, the purpose and the importance of the study, the explanations of the concepts in the study, and the literature search have been included. In the material and method section, the developed algorithm has been explained. In the third part, the developed method is tested according to the different parameter values such as number of UAV, UAV speed, number of token and topology in the simulation environment and the results obtained are explained with the help of graphs. In the last section, evaluation of the study is given

3 boyutlu görüntülerden beyin tümörlerinin bilgisayar destekli tespiti

3 BOYUTLU GÖRÜNTÜLERDEN BEYİN TÜMÖRLERİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ TESPİTİ Bilgisayar destekli tespit sistemleri, görüntü işleme tekniklerini kullanarak, radyoloji uzmanlarına kitle tespiti konusunda yardımcı olmayı hedeflemektedir. Bu tez çalışmasında, 3 boyutlu beyin MRI (Magnetic Resonance Imaging) görüntüleri üzerinde kitle tespit işleminin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Bilgisayar destekli tespit işlemleri genel olarak dört aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar sırasıyla, görüntü ön-işleme, bölütleme, özellik çıkarımı ve sınıflandırma aşamalarıdır. Bu tez çalışmasında, geliştirilen bilgisayar destekli tespit sisteminin aşamalarında çeşitli teknikler kullanılarak, bu kullanılan tekniklerin sonuçlara olumlu ve olumsuz etkileri araştırıldı. Ön-işleme ve bölütleme aşamalarındaki işlemler sonucunda elde edilen ilgi bölgeleri etiketlenerek, özellik çıkarımı aşamasında bu ilgi bölgelerinin özellikleri çıkarılmış ve son aşamada bu özelliklere göre ilgi bölgelerinin kitle olup olmadığı sınıflandırılmıştır. Beyin MRI görüntülerinde kitle tespitinde yüksek başarı yüzdesi elde edebilmek için öncelikle görüntüler üzerinde İB (İlgi Bölgesi)’lerin başarılı bir şekilde tespit edilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında ön-işleme aşamasında kitle olabilecek bölgelerin daha belirgin hale getirilmesi ve başarılı bir bölütleme işlemi gerçekleştirmek için histogram eşitleme, keskinleştirici maskeleme ve aşınma ile genleşme algoritmaları kullanıldı. Görüntüler üzerinde bölütleme işlemi yapılırken kitle olmayan İB’lerin sayısının çok olması sınıflandırma aşamasında sonuçlar üzerinde olumsuz bir etki oluşturduğu gözlemlendi. Bu sebeple ön-işleme ve bölütleme aşamalarında kullanılan histogram eşitleme, keskinleştirici maskeleme, aşınma ve genleşme algoritmaları ile farklı eşikleme (Thresholding) değerleri kullanılarak en başarılı tespit işlemi gerçekleştirilmeye çalışıldı. Bu doğrultuda üç farklı sistem geliştirilerek bu sistemlerden elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı. Ön-işleme ve bölütleme aşamalarında İB’ler belirlendikten sonra bu bölgeler etiketlenerek, her bir etiketli bölgenin özellik çıkarımı işlemi yapıldı. Özellik çıkarımı aşamasında, sınıflandırma işleminde kitle bölgeleri ile kitle olmayan bölgelerin birbirinden ayrılmasını sağlayan özellikler seçilerek kullanıldı. Sınıflandırma aşamasında, Karar Ağaçları (Decision Tree), Naive Bayes, Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network), Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines), Gelişmeye Dayalı Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines Evolutionary), Parçacık Sürü Optimizasyon Tekniğine Dayalı Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines Particle Swarm Optimization (SVM-PSO), K En Yakın Komşu (K Nearest Neighbor) sınıflandırma algoritmaları kullanıldı, birbirleriyle karşılaştırılan algoritmalar içerisinde en başarılı K en yakın komşuluk, SVM-PSO ve gelişmeye dayalı destek vektör makineleri olmuştur. ABSTRACT COMPUTER AIDED DETECTION OF 3-DIMENSIONAL IMAGES OF BRAIN TUMORS Computer-aided detection systems goal to help radiology experts in mass detection using image processing techniques. This study aims to realize mass detection process on the three-dimensional brain MRI (Magnetic Resonance Imaging) images. Computer-aided detection process consists of four steps in general. These phases are image pre-processing, segmentation, feature extraction and classification stages, respectively. This study intends to observe the effects of positive and negative results by using various techniques developed in stages of computer-aided detection system. At the end of the pre-processing and segmentation stages, regions of interest are labeled, and in the feature extraction stage the regions of interest are issued to characteristics, and finally in the final stage the regions of interest are classified which are whether or not mass according to these features. IA (Interest Area)’s need to be determined successfully to achieve high success rate on the brain MRI images of mass determination. Stages of the pre-processing and segmentation process are executed as a result of detected IA’s. In this thesis, in pre-processing stage the areas that can be mass is made to be more clear and histogram equalization, sharpener masking, erosion and dilation algorithms are used to perform successful segmentation process. While segmentation process is implemented on the images, the big number of IA’s which is not mass creates a negative effect on the results observed in the classification stage. For this reason, histogram equalization, sharpener masking, erosion and dilation algorithms which are used in pre-processing and segmentation phases and identification of the most successful realization process are studied by using the thresholding values. Accordingly, three different systems are developed and the obtained results are compared from these systems. After determining the pre-processing and segmentation stages of the IA's, the areas are labeled and, each labeled area's feature extraction procedures are performed. In the feature extraction stage, the classification process is used by selecting the features that allow the separation of the regions with mass area and without mass area. In classification stage which is the last stage of the computer-aided detection systems, 20 classification algorithms are tested which are in the RapidMiner program, and 7 of these algorithms which gives the most successful results are used in this thesis to compare with each other. Decision Tree, Naive Bayes, Artificial Neural Network, Support Vector Machines, Support Vector Machines Evolutionary, Support Vector Machines Particle Swarm Optimization (SVM-PSO), K Nearest Neighbor classification algorithms are used in this study, and compared with each other

3 boyutlu görüntülerden beyin tümörlerinin bilgisayar destekli tespiti

ÖZET3 BOYUTLU GÖRÜNTÜLERDEN BEYİN TÜMÖRLERİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ TESPİTİBilgisayar destekli tespit sistemleri, görüntü işleme tekniklerini kullanarak, radyoloji uzmanlarına kitle tespiti konusunda yardımcı olmayı hedeflemektedir. Bu tez çalışmasında, 3 boyutlu beyin MRI (Magnetic Resonance Imaging) görüntüleri üzerinde kitle tespit işleminin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Bilgisayar destekli tespit işlemleri genel olarak dört aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar sırasıyla, görüntü ön-işleme, bölütleme, özellik çıkarımı ve sınıflandırma aşamalarıdır. Bu tez çalışmasında, geliştirilen bilgisayar destekli tespit sisteminin aşamalarında çeşitli teknikler kullanılarak, bu kullanılan tekniklerin sonuçlara olumlu ve olumsuz etkileri araştırıldı. Ön-işleme ve bölütleme aşamalarındaki işlemler sonucunda elde edilen ilgi bölgeleri etiketlenerek, özellik çıkarımı aşamasında bu ilgi bölgelerinin özellikleri çıkarılmış ve son aşamada bu özelliklere göre ilgi bölgelerinin kitle olup olmadığı sınıflandırılmıştır.Beyin MRI görüntülerinde kitle tespitinde yüksek başarı yüzdesi elde edebilmek için öncelikle görüntüler üzerinde İB (İlgi Bölgesi)’lerin başarılı bir şekilde tespit edilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında ön-işleme aşamasında kitle olabilecek bölgelerin daha belirgin hale getirilmesi ve başarılı bir bölütleme işlemi gerçekleştirmek için histogram eşitleme, keskinleştirici maskeleme ve aşınma ile genleşme algoritmaları kullanıldı. Görüntüler üzerinde bölütleme işlemi yapılırken kitle olmayan İB’lerin sayısının çok olması sınıflandırma aşamasında sonuçlar üzerinde olumsuz bir etki oluşturduğu gözlemlendi. Bu sebeple ön-işleme ve bölütleme aşamalarında kullanılan histogram eşitleme, keskinleştirici maskeleme, aşınma ve genleşme algoritmaları ile farklı eşikleme (Thresholding) değerleri kullanılarak en başarılı tespit işlemi gerçekleştirilmeye çalışıldı. Bu doğrultuda üç farklı sistem geliştirilerek bu sistemlerden elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı.Ön-işleme ve bölütleme aşamalarında İB’ler belirlendikten sonra bu bölgeler etiketlenerek, her bir etiketli bölgenin özellik çıkarımı işlemi yapıldı. Özellik çıkarımı aşamasında, sınıflandırma işleminde kitle bölgeleri ile kitle olmayan bölgelerin birbirinden ayrılmasını sağlayan özellikler seçilerek kullanıldı. Sınıflandırma aşamasında, Karar Ağaçları (Decision Tree), Naive Bayes, Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network), Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines), Gelişmeye Dayalı Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines Evolutionary), Parçacık Sürü Optimizasyon Tekniğine Dayalı Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines Particle Swarm Optimization (SVM-PSO), K En Yakın Komşu (K Nearest Neighbor) sınıflandırma algoritmaları kullanıldı, birbirleriyle karşılaştırılan algoritmalar içerisinde en başarılı K en yakın komşuluk, SVM-PSO ve gelişmeye dayalı destek vektör makineleri olmuştur. ABSTRACTCOMPUTER AIDED DETECTION OF 3-DIMENSIONAL IMAGES OF BRAIN TUMORSComputer-aided detection systems goal to help radiology experts in mass detection using image processing techniques. This study aims to realize mass detection process on the three-dimensional brain MRI (Magnetic Resonance Imaging) images. Computer-aided detection process consists of four steps in general. These phases are image pre-processing, segmentation, feature extraction and classification stages, respectively. This study intends to observe the effects of positive and negative results by using various techniques developed in stages of computer-aided detection system. At the end of the pre-processing and segmentation stages, regions of interest are labeled, and in the feature extraction stage the regions of interest are issued to characteristics, and finally in the final stage the regions of interest are classified which are whether or not mass according to these features.IA (Interest Area)’s need to be determined successfully to achieve high success rate on the brain MRI images of mass determination. Stages of the pre-processing and segmentation process are executed as a result of detected IA’s. In this thesis, in pre-processing stage the areas that can be mass is made to be more clear and histogram equalization, sharpener masking, erosion and dilation algorithms are used to perform successful segmentation process. While segmentation process is implemented on the images, the big number of IA’s which is not mass creates a negative effect on the results observed in the classification stage. For this reason, histogram equalization, sharpener masking, erosion and dilation algorithms which are used in pre-processing and segmentation phases and identification of the most successful realization process are studied by using the thresholding values. Accordingly, three different systems are developed and the obtained results are compared from these systems. After determining the pre-processing and segmentation stages of the IA's, the areas are labeled and, each labeled area's feature extraction procedures are performed. In the feature extraction stage, the classification process is used by selecting the features that allow the separation of the regions with mass area and without mass area.In classification stage which is the last stage of the computer-aided detection systems, 20 classification algorithms are tested which are in the RapidMiner program, and 7 of these algorithms which gives the most successful results are used in this thesis to compare with each other. Decision Tree, Naive Bayes, Artificial Neural Network, Support Vector Machines, Support Vector Machines Evolutionary, Support Vector Machines Particle Swarm Optimization (SVM-PSO), K Nearest Neighbor classification algorithms are used in this study, and compared with each other

Forecasting greenhouse gas emissions based on different machine learning algorithms

© 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.With the increase in greenhouse gas emissions, climate change is occurring in the atmosphere. Although the energy production for Turkey is increased at a high rate, the greenhouse gas emissions are still high currently. Problems that seem to be very complex can be predicted with different algorithms without difficulty. Due to fact that artificial intelligence is often included in the studies to evaluate the solution performance and make comparisons with the obtained solutions. In this study, machine learning algorithms are used to compare and predict greenhouse gas emissions. Carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (N2O), methane (CH4), and fluorinated gases (F-gases) are considered direct greenhouse gases originating from the agriculture and waste sectors, energy, industrial processes, and product use, within the scope of greenhouse gas emission statistics. Compared to different machine learning methods, support vector machines can be considered an advantageous estimation method since they can generalize more details. On the other hand, the artificial neural network algorithm is one of the most commonly used machine learning algorithms in terms of classification, optimization, estimation, regression, and pattern tracking. From this point of view, this study aims to predict greenhouse gas emissions using artificial neural network algorithms and support vector machines by estimating CO2, CH4, N2O, and F-gases from greenhouse gases. The data set was obtained from the Turkish Statistical Institute and the years are included between 1990 and 2019. All analyzes were performed using MATLAB version 2019b software

Classification of hazelnuts with CNN based deep learning system

The rapid development of technology leads to the emergence of technology-based systems in many different areas. In recent years, agriculture has been one of these areas. We come across technological systems in agricultural applications for many different purposes such as growing healthier products, increasing the yield of products, and predicting product productivity. Today, technology-based systems are used more and more widely in agricultural applications. Classification of products quickly and with high accuracy is a very important process in predicting product yield. In this study, it is suggested to use the CNN-based deep learning model VGG16 in order to classify the hazelnut fruit, which is an important agricultural product. The main purpose is to classify hazelnuts according to their quality with a deep learning approach. For that, a new data set was created. There are 15770 images in the created data set. In the study, the data set was used by dividing it into different parts. The classification of hazelnut images was carried out using the VGG16 deep learning model, which is a powerful model for classifying images. As a result of the experiments on the data set created, the classification process of hazelnuts was realized with 0,9873 F1 score. The detection rate of quality hazelnut is 0.9848, the rate of detection of kernel hazelnut is 0.9891 and the rate of detection of damaged hazelnut is 0.9882. In addition, the classification process was carried out with deep learning using 50%, 25% and 10% of the data set in the study. It was observed that the 98.73 %, 95.46 %, 92.62 %, and 88.42 % accuracy rates were achieved when the whole, 50 %, 25 %, and 10 % data sets were used, respectivel

Computer Aided Brain Tumor Detection with Histogram Equalization and Morphological Image Processing Techniques

Computer-aided detection (CAD) systems help to radiology experts in mass detection using image processing techniques. This study aims to realize mass detection process on brain MRI (Magnetic Resonance Imaging) images. This paper describes the CAD system that is based on histogram equalization and morphological image processing techniques. The processes are carried out through 125 MR images which are taken from 11 people that are 8 people with tumors, 3 people without tumors. In classification stage which is the last stage of the computer-aided detection systems, 6 classification algorithms are tested in the RapidMiner program, and these algorithms are compared with each other to show CAD system accuracy

Sharing Location Information in Multi-UAV Systems by Common Channel Multi-Token Circulation Method in FANETs

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology is being used increasingly for military and civilian purposes. The primary reason for this increase is that UAVs eliminate the risk to human life in difficult and dangerous missions, are cost effective, and easily are deployed. Developments in UAV technology and decreasing costs have increased UAV usage. However, when multiple UAVs are deployed, inter UAV communication becomes complicated. For this reason, communication in multi-UAV systems is the most important problem that needs to be solved. To enable communication among UAVs without infrastructure support, a Flying Ad Hoc Network (FANET) is used. A FANET provides UAVs to fly in tandem without colliding. To ensure coordinated flight, UAVs require the location information of other UAVs. In this study, we developed a common channel multi-token circulation protocol to share location information in multi-UAV systems that communicate using a FANET. The proposed method ensures that UAVs in multi-UAV systems know each other's coordinate information with minimum error