Merhaba, Web Siteme Hoş Geldiniz

Flutter ile geliştirdiğim bu mobil uygulamayı, öğrenci arkadaşlarımın günlük yemek menüsünü görüntüleyebilmesi ve bakiye sorgulaması yapabilmesi için tasarladım. Bakiye sorgulama özelliği okulumuzun mevcut sistemine entegre çalışmakta olup, kullanıcıların güncel hesap bilgilerini gerçek zamanlı olarak alır. Ayrıca bakiye yetersiz olduğunda kullanıcıyı otomatik olarak uyarır ve bakiye yükleme sayfasına yönlendirir.
Yemek menüleri ise okulun web sitesinden HTML parse yöntemi ile anlık olarak çekilmektedir. Böylece uygulama, manuel müdahale gerektirmeden sürekli olarak güncel kalmaktadır.
Uygulama İOS ve Android platformlarında mevcuttur. 200+ kullanıcı tarafından aktif olarak kullanılmaktadır.

Kullanılan Teknolojiler - Flutter, Dart.

Bu projede, Transfer Learning tabanlı hibrit mimariler ve sıfırdan tasarladığım özgün CNN modellerinin performansını karşılaştıran kapsamlı bir derin öğrenme çalışması gerçekleştirdim. Modelleri eğitmeden önce parametre optimizasyonu, Augmentation ve EDA gibi çalışmalar ile verileri eğitime hazır hale getirdim.

TensorFlow ve Albumentations kullanarak geliştirdiğim projede, MobileNetV2 ve ResNet50 tabanlı hibrit modelin Fine-Tuning edilmesiyle %99,61 F1-Score elde ettim. Sıfırdan geliştirdiğim EYTV10 modelimde Aşamalı Boyutlandırma, TTA ve Label Smoothing tekniklerini uygulayarak %99,01 F1-Score elde ederek başarıya ulaştım. Bu proje ile modern eğitim stratejileri kullanıldığında, özgün modellerin büyük ön eğitimli modellerle rekabet edebileceği sonucunu elde ettim.

Proje yaklaşık 9500 adet MR görüntüsü kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu görütnüler 'tumor' ve 'no tumor' olarak 2 sınıfa dengeli olarak dağılmıştır.

Kullanılan Teknolojiler - Python, TensorFlow, Matplotlib.

Kütüphanelerde boş masa ararken yaşanan zaman kaybını ortadan kaldırmak için geliştirdiğim bu projede, masalar üzerindeki nesneler YOLO modeli ile gerçek zamanlı olarak tespit edilmekte ve etiketlenmektedir. Kitap, laptop, çanta veya insan gibi belirli nesneler masa alanı içinde algılanırsa masa 'dolu' olarak, aksi durumda 'boş' olarak işaretlenmektedir.

Masa alanları config.json dosyası üzerinden kalıcı şekilde saklanmaktadır ve düzenleme modu sayesinde kolayca yeniden çizilebilmektedir. Nesnelerin doğruluk eşiklerinin ayarlanması ile algılama hassasiyeti kontrol edilmekte ve yalnızca masa bölgeleri içerisindeki nesneler işaretlenerek sade bir arayüz sunulmaktadır. Böylece kullanıcılar alana girmeden önce boş masaları hızlıca görebilmektedir.

Kullanılan Teknolojiler - Python, OpenCV, YOLO.

Bu proje, üniversiteler bünyesinde meydana gelebilecek acil sağlık durumları, güvenlik ihlalleri, çevresel problemler ve benzeri olayların mobil bir uygulama aracılığıyla hızlı ve etkili biçimde raporlanmasını amaçlamaktadır. Klasik sözlü bildirim yöntemleri yerine, konum tabanlı ve görsel destekli bir bildirim altyapısı sunulmuştur. Sistem mimarisi; kullanıcı (User), yönetici (Admin) ve süper yönetici (Super Admin) olmak üzere üç farklı rol üzerine kuruludur. Kullanıcılar kampüs haritası üzerinde olayları görüntüleyebilmekte, yeni bildirim oluşturabilmekte ve bildirimlerin durumlarını takip edebilmektedir. Admin rolü, kendi üniversitesine ait bildirimleri yönetme ve acil uyarılar gönderme yetkisine sahipken, Super Admin tüm üniversiteler genelinde kullanıcı ve bildirim yönetimini gerçekleştirebilmektedir.

Uygulama, yüksek performans ve çoklu platform desteği sağlamak amacıyla Flutter framework’ü kullanılarak geliştirilmiştir. Sunucu tarafında Node.js ile asenkron çalışan bir API mimarisi oluşturulmuş, kullanıcı ve bildirim verilerinin güvenli şekilde saklanması için MSSQL veritabanı tercih edilmiştir. Bildirimlere eklenen görsellerin hızlı ve verimli biçimde depolanabilmesi amacıyla Firebase Storage kullanılmıştır. Geliştirilen bu sistem sayesinde kampüs güvenliğinin artırılması, olaylara müdahale süresinin kısaltılması ve üniversiteler arası merkezi bir dijital bildirim altyapısının oluşturulması hedeflenmektedir.

Bu projede mobil uygulamanın kullanıcı arayüzünün geliştirilmesi, MSSQL veritabanı yapısının oluşturulması ve Node.js ile geliştirilen API servislerinin mobil uygulamaya entegre edilmesi kısımlarında çalışmalarda bulundum.

Kullanılan Teknolojiler - Flutter, NodeJS, MSSQL, Firebase Storage