TEKNOFEST I The Festival Whose Feet Don't Touch the Ground
  • CORPORATE
    • About Us
    • Stakeholders
    • Sponsors
    • Corporate Identity
    • Press Room
    • Frequently Asked Questions
  • FESTIVAL AREA
    • Activities
    • Flight Shows
    • Event Calendar
    • Festival Map
    • Booth Activities
  • COMPETITIONS
    • Competitions
    • Competition Calendar
    • Opportunities For Competitors
    • Competition Objection Process
    • How to Apply
    • Finalist Teams
    • Application Guide
  • ANNOUNCEMENTS
  • SHOP
  • Contact
  • GALLERY
2025 TRNC
  • 2025 TRNC
  • 2025 ISTANBUL
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • AZERBAIJAN
Turkish
  • CORPORATE
    • About Us
    • Stakeholders
    • Sponsors
    • Corporate Identity
    • Press Room
    • Frequently Asked Questions
  • FESTIVAL AREA
    • Activities
    • Flight Shows
    • Event Calendar
    • Festival Map
    • Booth Activities
  • COMPETITIONS
    • Competitions
    • Competition Calendar
    • Opportunities For Competitors
    • Competition Objection Process
    • How to Apply
    • Finalist Teams
    • Application Guide
  • ANNOUNCEMENTS
  • SHOP
  • Contact
  • GALLERY

HititAITech

HititAITech

HİTİT ÜNİVERSİTESİ

Team Members

ENES ÜNVER

ZÜBEYİR DÖNMEZ

EMRE DENİZ

AKİF AKGÜL

HARUN EMRE KIRAN

Team Info
Karasal Araçların Yol Açtığı Trafik Sıkışıklığının Artması Nedeniyle Uçan Araçlara İlgi Ve Araştırma Odağı Artıyor. Bu Araçlarla İlgili Önemli Zorluklardan Biri İniş Konumlarının Uygunluğunun Otomatik Olarak Değerlendirilmesidir. Önerilen Çalışma, Uçan Araçların İniş Yerlerini Otomatik Ve Doğru Bir Şekilde Belirlemek İçin Derin Öğrenme Modellerini Kullanmayı Amaçlamaktadır. Bu Bağlamda, Su Kütleleri Ve Evler Gibi Düzensiz Konumların Belirlenmesi İçin Derin Öğrenme Tabanlı Segmentasyon Modelleri Kullanılacaktır. Ayrıca, Bireyler, Uçan Araçlar Ve Diğer Karasal Araçlar Gibi Sınırlayıcı Kutular İçine Alınabilecek Nesneleri Tespit Etmek İçin Nesne Tanıma Modelleri Kullanılacaktır. Çalışma, Nesne Tanıma Ve Segmentasyon İçin Önceki Versiyonlara Kıyasla Hem Daha Yüksek Doğruluk Hem De Daha Hızlı Performans Sunan, Yakın Zamanda Önerilen Bir Çözüm Olan Yolov8 Modelinden Yararlanmayı Amaçlıyor.

Scan QR Code for

TEKNOFEST Mobile Application

SCAN THE QR CODE

TEKNOFEST I The Festival Whose Feet Don't Touch the Ground
ADDRESS

Ünalan Neighborhood, Ayazma Street No:3 Üsküdar/Istanbul

PHONE
+90 212 501 94 34
SOCIAL MEDIA

x-twitter Yaay

  • Contact
  • PDPL

2025 TEKNOFEST | All rights reserved. ©