BİG PAWS THEORY
Enes Tayyip TUNÇLAR (enestayyips@gmail.com) Burcu GÜLTEKİN (brcgltkn76@gmail.com) Cem KARACAER (cem-karacaer@hotmail.com) Erdem AKSU (Erdewdu@gmail.com)
Enes Tayyip TUNÇLAR:
Düzce Üniversitesi 4. Sınıf Bilgisayar Mühendisliği bölümü öğrencisiyim. Siber Güvenlikte Zararlı Yazılım Analizi ile ilgileniyorum. Daha öncelerde yapay zeka algoritmaları ve yapay sinir ağları ile ilgili çalışmalarda bulundum. Big Paws Theory ekibinde takım liderliği yapıyorum. Takımın çalışması gerekenleri planlıyor ve yapay zeka algoritmalarından ve ağlardan en verimli olanları test ediyorum.
Burcu GÜLTEKİN:
Düzce Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği bölümü ikinci sınıf öğrencisiyim. İkinci Üniversite olarak Anadolu Üniversitesinde Web Tasarımı Ve Kodlama okumaktayım. Projede analiz-istatistik, sensörler ve donanım kısmından sorumluyum.
Cem KARACAER:
Düzce Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümü ikinci sınıf öğrencisiyim. Daha önceden yapay zeka ve makine öğrenmesi ile ilgilendim. Bu projede bilgi toplama, Ar-Ge ve tasarım kısmından sorumluyum.
Erdem AKSU:
Merhaba, ben Erdem Aksu. Düzce Üniversitesi'nde Yönetim Bilişim Sistemleri okuyorum ve şu an 3. sınıfım. Bu projede, Big Paws Theory ekibinin derin öğrenme ve makine öğrenmesi ile ilgili kısımlarından sorumluyum.
Projenin Özeti:
Sokakta yaşayan hayvan dostlarımız için hayvan mama makinesi tasarladık. Hayvanların yanlış besinle zehirlenmesini önlemek amacıyla kamera ile hayvanı tanıyıp ona uygun mamayı dolduran bir makine yapma fikrindeyiz.
Tasarladığımız bu ürün, sıradan mama otomatlarından farklı olarak; üzerindeki sensörler sayesinde kendisine yaklaşan hayvanı tanıyarak onun cinsine, boy vb. diğer bir takım ona özel değerlere uygun mamayı kaba doldurmayı amaçlamaktadır. Aynı zamanda hayvanımız mamasını yerken, eş zamanlı olarak onun kilo ve boy ölçümlerini yaparak sistemde kendi ID’si üzerinde kayıtlı tutulan verileri de güncellenmektedir. Bu sayede sokaktaki dostlarımızın her birinin güncel kimliğini makinemiz tarafından belirleyerek, onlara olabilecek maksimum konfor sağlamayı amaçlamaktadır.
Kullanmayı hedeflediğimiz yazılımlar ve teknolojiler:
● Google Maps, ● Labelimg ● Firebase ● Colab ● Google Cloud
Kullanılan Kütüphaneler:
● Tensorflow ● Pandas ● Keras ● Numpy ● Matplotlib ● OpenCV ● Pillow
Hackathon'da oluşturulmayan bileşenler:
Deneme amaçlı gerekli dataset toplandı. Toplanan görsellerin etiketlemeleri yapıldı. Tensorflow dosyası oluşturuldu. Gerekli paketlemelerin hepsi yüklendi. Kendi verimizi toplayıp eğitim yapmayı amaçladık. Sonrasında hazır datasetlerden daha çok verim alındığını öğrendik ve hazır dataset kullanmaya karar verdik. Köprü kurmada hata alıyoruz. Bu sebepten dolayı eğitim yapamadık. Hazırladığımız Tensorflow dosyası, alınan hatalar önlendiği takdirde eğitime hazır durumda. Mobil uygulamamızın Ux/Ul tasarımını yaptık. Mobil uygulama kodlamasını yazmaya vaktimiz kalmadığı için tamamlayamadık.
Research ve Official klasörleri ektedir. https://drive.google.com/drive/folders/19jJLxzQTL8m9-ESC_tRQY45rEKYFdLsl?usp=sharing