Development of the image quality for surveillance of UAVs using artificial intelligence
Yapay zeka kullanılarak İHA'ların gözetimi için görüntü kalitesinin geliştirilmesi
- Tez No: 1004903
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİREZA MOUSAVİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Brunel Unıversıty London
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde insansız hava araçları önemli bir önem kazanmıştır. Bu araçların birçok askeri ve sivil uygulaması vardır ve uygulama alanları her geçen gün artmaktadır. Son yıllarda yapay zeka yöntemlerini kullanarak insansız hava araçları geliştirmeyi amaçlayan çalışmalar yapılmıştır. Yapay zeka alanında, birçok görüntü işleme probleminin çözümünde derin öğrenme yöntemleri sıklıkla kullanılmaktadır. Özellikle üzerinde çalıştığımız konu, insansız hava araçlarından elde edilen görüntüyü derin öğrenme yöntemlerini kullanarak iyileştirmektir. Bu çalışmada, TensorFlow açık kütüphanesini kullanarak daha derin evrişimli sinir ağı yöntemleriyle bir insansız hava aracının görüntülerini geliştirmeyi amaçlamıştır. Ayrıca araştırmacı, nesne algılama uygulamalarında daha doğru sonuçlar elde etmek için maske bölge tabanlı evrişimli sinir ağı (Mask R-CNN) yöntemini kullanarak süper çözünürlüklü ve düşük çözünürlüklü veri kümeleri olan görüntüleri karşılaştırmış, insansız hava araçlarıyla çeşitli gözetleme uygulamalarında iyileştirmeler sağlamayı amaçlamıştır. Örneğin, trafik gözetimi, eş zamanlı gözetim, kalabalık gözetimi, sınır gözetimi vb. İnsansız Hava Araçları (İHA'lar) hava izleme, trafik gözetimi, yol koşulları ve arama ve kurtarma operasyonları için“kuş bakışı”sağlayabilir. Bu tezin amacı daha doğru tespit sağlamaktır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, unmanned aerial vehicles have gained significant importance. These vehicles have many military and civilian applications and their application areas are increasing day by day. In recent years, studies aiming to develop unmanned aerial vehicles using artificial intelligence methods have been conducted. In the field of artificial intelligence, deep learning methods are frequently used in the solution of many image processing problems. In particular, the subject we are working on is to improve the image obtained from unmanned aerial vehicles by using deep learning methods. This study, was aimed to develop the images of an unmanned air vehicle by deeper convolution neural network methods with using TensorFlow open library. Moreover, the researcher compared the images which were super-resolution and low-resolution datasets using the mask region-based convolutional neural network (Mask R-CNN) method to obtain more accurate results in object detection applications, aimed to provide improvements in various surveillance applications with unmanned aerial vehicles. For example, traffic surveillance, simultaneous surveillance, crowd surveillance, border surveillance so on. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) may provide a“bird's eye view”for aerial monitoring, traffic surveillance, road conditions, and search and rescue operations. The purpose of this thesis is to provide more accurate detection.
Benzer Tezler
- Crowd density map estimation system from aerial images
Havadan alınan görüntülerden yoğunluk haritası tespit sistemi
OSMAN TARIK ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Sabit kanatlı insansız hava araçları için kilitlenme algoritması
Lock-on algorithm for fixed-wing unmanned aerial vehicles
MERVE İSMAİLVELİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Schwarzian türevlerine dayalı yeni kenar algılama yöntemleri ve MBB kenar süzgecinin geliştirilmesi
Novel edge detection methods based on Schwarzian derivatives and the development of the MBB edge filter
BÜŞRA KÖKSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU TUNGA
DR. ÖĞR. ÜYESİ RÜŞTÜ MURAT DEMİRER
- Düşük çözünürlüklü yüz görüntülerinin yerel zernike momentleri yöntemi ile sınıflandırılması
Classification of the low resolution face images by local zernike moments method
TOLGA ALASAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
YRD. DOÇ. DR. SERAP KIRBIZ