No abstract

An license plate recognition system (LPRS) generally provides control and security. These systems are created using methods such as artificial intelligence, machine learning, artificial neural networks (ANN), deep learning, fuzzy logic, expert systems, and image processing. This study aims to create an LPRS using artificial intelligence and image processing techniques. The prepared system is for rectangular-sized plates. An LPRS consists of 3 main stages. The first stage is to detect the plate region. At this stage, converting to grayscale, bilateral filtering, canny filtering, and contour were applied to vehicle images. The second stage is to crop the plate region. In the second stage, the masking method was employed. The pytesseract algorithm was used to recognize license plate characters in the last stage. To create the system, Raspberry Pi 4 Single-Board Computer (SBC) was used for hardware; python programming language was utilized for software. The results showed that the system worked successfully at the rate of 100% in the first two stages and at the rate of 91.82% in the last stage. The results suggest that the system works successfully.

Teknoloji, toplumsal hayatın ve iş hayatının nereyse tüm alanına girmekle birlikte, 7’den 70’e tüm kesimleri ilgilendiren, heyecanlandıran bazanda korkutan bir etki yaratmaktadır. Teknolojinin yaygın kullanımı, öğrenilmesi gereken birçok bilgiyi de beraberinde getirmektedir. Bu bilgilerin edinilebileceği platformlardan birisi de teknoloji haber siteleridir. Teknoloji haber siteleri, teknoloji dünyasında yaşanan en önemli ve güncel gelişmeler, herhangi bir teknolojik ürünün kullanımı veya kullanımından doğan zorluklar, vb teknoloji ile ilgili birçok bilgileri sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, en çok ziyaret edilen 10 ulusal ve 10 uluslararası teknoloji haber web sitelerinin kullanılabilirliğini, belirlenen 17 kritere göre, içerik analizi yöntemi ile karşılaştırmalı olarak değerlendirerek farklılıkları ortaya koymaktır. Bu kapsamda, hız, tasarım, yorum ekleme, en sık okunanlar, güncellik ve reklam kriterlerinde ulusal teknoloji haber web sitelerinin, dil seçenekleri, kişiselleştirme, bilgiye ulaşma, yazarlar sayfası, güvenlik ve gizlilik, hakkında sayfası kriterlerinde ise uluslararası teknoloji haber web sitelerinin önde olduğu sonucu elde edilmiştir. Arama motoru, sosyal medya, içerik, etkileşim ve cevaplanabilirlik, veri zenginliği, kriterlerinde ise anlamlı bir fark bulunamamıştır. Karşılaştırma sonucunda web siteleri için öneriler sunulmuştur.

Günümüzün artan rekabet ortamında, bilginin gücü en belirleyici etkenlerdendir. Belirlenen amaç ve hedefler doğrultusunda, yararlı olan bilgiyi kullanarak hızlı ve yerinde kararlar verebilmek, karar vericiler açısından oldukça önemlidir. Yönetim Bilişim sistemleri (YBS); karar vericilere, hızlı ve doğru kararı verebilmesinde yardımcı olur. Bu çalışma, 2019-2020 eğitim-öğretim dönemi kapsamında Türkiye’de bulunan devlet ve vakıf üniversitelerindeki YBS bölümlerinin, Veri Zarflama Analizi (VZA) ile görece etkinlik durumlarının belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu doğrultuda 3 adet girdi değişkeni (öğrenci sayısı, akademik personel sayısı ve üniversiteye giriş taban puanı) ve 2 adet çıktı değişkeni (mezun öğrenci sayısı ve yayın puanları) belirlenerek, VZA modellerinden çıktı odaklı CCR ve çıktı odaklı BCC modeller kullanılmış ve aynı zamanda görece ölçek etkinlik durumları da belirlenmiştir. Çalışma uygulamasında VZA DEAP (Data Envelopment Analysis Program) Version 2.1 kullanılmış, elde edilen sonuçlar tablolaştırılarak açıklanmıştır. Elde edilen bulgulara göre, 18 adet devlet üniversitesinin 14’ünün çıktı odaklı BCC modele göre etkin, 9 adet vakıf üniversitesinin ise 8’inin hem çıktı odaklı CCR hem de çıktı odaklı BCC modele göre etkin olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

No abstract