Seyahat sitesi Enuygun, yaptığı teknolojik ve akademik çalışmalarla da önemli başarılara imza atıyor. Bu çerçevede Enuygun Ar-Ge Ekibi, otel görsellerinin benzerliklerini analiz ederek Türkiye’de bulunan tüm otelleri yapay zeka teknolojisiyle tanıyan bir çalışma gerçekleştirdi. Bu çalışma doğrultusunda “Image Similarity and Classification” (Görüntü benzerliği ve sınıflandırması) konulu akademik makaleler hazırlayarak yapılan çalışmayı dünya literatürüne kazandırdı. Tüm teknolojik/bilişim süreçleri Enuygun Veri Bilimcisi Hıncal Topçuoğlu ve Enuygun Ar-Ge Departmanı tarafından gerçekleştirilen ve İzmir Bakırçay Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanı Doç. Dr. Deniz Kılınç tarafından akademik literatüre aktarılan makaleler 5-7 Temmuz tarihinde Gümüşhane Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi tarafından online olarak gerçekleştirilen Uluslararası Mühendislik ve Doğa Bilimleri Konferansı’na kabul edildi. 

Konferansta sunumu yapılan “Deep Learning Based Image Similarity Approach for Hotel Images” (Otel Görselleri İçin Derin Öğrenmeye Dayalı İmaj Benzerlik Yaklaşımı) başlıklı makale tam metin olarak yayınlandı. Çalışma, aynı otelin birden çok listelenmesi problemini ortadan kaldırmayı amaçlıyor. 

“Preventing Image Duplication Using Similarity Methods” (Benzerlik Yöntemlerini Kullanarak Görüntü Çoğaltmasını Önleme) başlıklı özet çalışma ise 18-20 Kasım tarihlerinde Selçuk Üniversitesi Teknoloji Fakültesi tarafından düzenlenecek 5. Uluslararası Mühendislik Teknolojileri Konferansı’na (ICENTA) kabul edildi. Bu çalışma hali hazırda literatürde yer alan Histogram Based Similarty yaklaşımından çok daha iyi sonuç vererek dünya literatürüne yeni bir katkı sağlıyor. 

Konuya ilişkin bilgi veren Enuygun Teknoloji Direktörü Behçet Mutlu, şunları söyledi: “Bütün bu çalışmalarda temel amacımız kullanıcı deneyimini daha da iyileştirebilmek. Yaptığımız çalışmalardan image similarity (görüntü benzerliği) ile Enuygun’da yer alan ve farklı kaynaklardan gelen aynı otellere dair görsellerin benzerliklerini çıkararak birden fazla listelenmesini önleyebiliyoruz. Görsel benzerlik algoritması ile farklı sağlayıcılardan gelen görsellerin benzerliğini ölçüp aynı olanları tespit edebiliyoruz. Image classification (görüntü sınıflandırılması) ile görsellerin hangi kategoride olduğu etiketlenerek, sınıflandırıyor, bir resmin daha önceden belirlenmiş hangi kategoride olduğunu görebiliyoruz. Bu çalışma Enuygun olarak bize büyük katkı sağladı. Bu sayede artık otel görsellerinin en iyi olanlarının kullanılması ve oda, havuz, lobi gibi kategorilendirilmesi işlemini otomatik olarak yapabiliyoruz.”