Basketbol Hakemi El İşaretlerinin Nesne Tanıma Yöntemleri Kullanılarak Sınıflandırılması
Abstract views: 170 / PDF downloads: 304
DOI:
https://doi.org/10.59287/icras.675Keywords:
Derin Öğrenme, Bilgisayar Görüşü, Evrişimsel Sinir Ağı, YOLO, TensorflowAbstract
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, yapay zekâ ve bilgisayar görüşü teknikleri spor alanında da insan hayatına girmeye başladı. Günümüzde basketbol hakemleri, maç içinde verdikleri kararları masa hakemlerine el işaretleri ile gösterir ve masa hakemleri bu doğrultuda bazı verileri skor tabelasına işler. Bu işlem insan kaynaklı hatalar sebebiyle bazen aksamaktadır ve maçın duraklamasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada, bilgisayar görüşü teknolojisi ile bu probleme bir çözüm önerilmektedir. Bu amaçla basketbol hakemlerinin el işaretleri için bir veri seti elde edilmiştir. Bu veri seti üzerinden iki adet derin öğrenme modeli eğitilmiştir ve başarı sonuçları paylaşılmıştır. Gerçekleştirilen çalışma, bahsedilen sürecin yapay zekâ desteği ile geliştirilebileceği ve sadece basketbol değil, tüm spor dallarına sağlayabileceği potansiyel katkıları göstermektedir.