Ömer Can Atlı

Monocular driving perception and bird's-eye-view mapping. Detection, tracking, monocular depth, drivable-area segmentation, ground-plane projection and time-to-collision, built over eight weeks and deployed as a public Gradio demo. Tek kameradan sürüş algısı ve kuşbakışı haritalama. Tespit, takip, mono derinlik, sürülebilir alan segmentasyonu, zemin düzlemi izdüşümü ve çarpışmaya kalan süre; sekiz haftada geliştirildi ve herkese açık Gradio demosu olarak yayına alındı.

A Turkish traffic-sign dataset labelled from scratch on my own dashcam footage — 717 boxes over 787 frames from day, rain and night recordings — and a two-stage detector plus classifier trained on it. Kendi dashcam kayıtlarımdan sıfırdan etiketlenmiş bir Türk trafik işareti veri seti — gündüz, yağmur ve gece kayıtlarından 787 karede 717 kutu — ve üzerinde eğitilmiş iki aşamalı dedektör ve sınıflandırıcı.

Structural bottleneck detection over 38.3 million New York taxi trips. PageRank, Louvain communities and a node-removal simulation; removing JFK Airport splits the network into 16 components. 38,3 milyon New York taksi yolculuğu üzerinde yapısal darboğaz tespiti. PageRank, Louvain toplulukları ve düğüm silme simülasyonu; JFK Havalimanı çıkarılınca ağ 16 bileşene bölünüyor.

Turkish licence plate recognition, measured end to end: 18 of 34 plates read fully automatically on a held-out test set, a generator calibrated against 272 hand-labelled plates, a constrained decoder in C++, and TensorRT FP16 at 24.7× on a T4. Uçtan uca ölçülmüş Türk plakası tanıma: ayrılmış test kümesinde 34 plakanın 18'i tam otomatik okunuyor; 272 etiketli plakaya göre kalibre edilmiş üreteç, C++'ta kısıtlı çözümleyici ve T4'te 24,7× TensorRT FP16.

A domain-specific programming language for subscription billing: hand-written lexer, recursive-descent parser, type checker and interpreter in pure Python, 50 tests and no dependencies. Money carries its currency in the type, and the language runs live in the browser via Pyodide. Abonelik faturalandırması için alana özgü bir programlama dili: elle yazılmış lexer, özyinelemeli inişli ayrıştırıcı, tip denetleyicisi ve yorumlayıcı; saf Python, 50 test, sıfır bağımlılık. Para birimi tipin içinde taşınıyor ve dil Pyodide ile tarayıcıda canlı çalışıyor.

A MIPS program written in assembly and the processor built to run it: a single-cycle MIPS32 CPU in Verilog over 36 integer instructions, a gate-level datapath, and a sequential multiplier. 370 self-checking assertions, and the text analyzer runs on the processor built two assignments later. Assembly ile yazılmış bir MIPS programı ve onu çalıştırmak için kurulmuş işlemci: Verilog'da 36 tamsayı komutunu kapsayan tek çevrimli MIPS32 işlemcisi, kapı seviyesi datapath ve sıralı çarpan. 370 kendi kendini denetleyen kontrol ve metin analizcisi iki ödev sonra kurulan işlemcide çalışıyor.

Raster floor plans to walls, doors, windows, rooms and a room–door graph with classical image processing only: two-scale morphology, skeleton and Hough lines, a quarter-arc door template and a distance-transform watershed. Measured once on a held-out CVC-FP test split: wall IoU 0.913, door F1 0.904, room F1 0.770. Raster kat planlarından yalnız klasik görüntü işlemeyle duvar, kapı, pencere, oda ve oda–kapı grafı: iki ölçekli morfoloji, iskelet ve Hough doğruları, çeyrek yay kapı şablonu ve uzaklık dönüşümü üzerinde watershed. Ayrılmış CVC-FP test kümesinde bir kez ölçüldü: duvar IoU 0.913, kapı F1 0.904, oda F1 0.770.

Wheelchair accessibility of IFC buildings under the 2010 ADA Standards. A large LLM generates labelled buildings that code writes to IFC and a rule engine verifies; a LoRA-tuned Qwen2.5-7B takes over the generation (81% valid against 4% untuned, 2,013 buildings). Three GNN agents, one on a transit graph, check doors, rooms and the route; on 336 unseen buildings the verdict reaches macro F1 0.938. 2010 ADA Standartları'na göre IFC binalarda tekerlekli sandalye erişilebilirliği. Büyük bir LLM etiketli binalar üretiyor; bunları kod IFC'ye yazıyor, bir kural motoru doğruluyor. Üretimi LoRA ile eğitilmiş Qwen2.5-7B devralıyor (eğitilmemişte %4'e karşı %81 geçerli, 2.013 bina). Biri transit graph üzerinde olan üç GNN ajanı kapıları, odaları ve rotayı denetliyor; görülmemiş 336 binada karar macro F1 0.938.