Geri Dön

Otomatik hedef tanıma (ATR)

Automatic target recognition

  1. Tez No: 243608
  2. Yazar: NURİ GÖKHAN KORKUSUZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Otonom saldırı ve savunma sistemlerinin önem kazandığı günümüz savunma teknolojilerinde,kuşkusuz ATR (otomatik hedef tanıma) de önemli bir yere sahiptir. ATR, görüntü işlemetekniklerinden oluşan nesne tanıma algoritmalarının, askeri hedefleri otonom olarak ayırtetmesidir. ATR, 1980'lerin başlarından beri araştırılmaktadır ve aşama aşama savaşsistemlerine entegre edilmektedir (Ratches vd.,1997).ATR algoritmalarının en önemli problemi, getirdiği işlem yükü düşünülmeksizin ve tek birsenaryoya bağlı olarak çalışmalarıdır. Ne var ki, akademik bir araştırmadan çok, sistemmühendisliği bakış açısıyla mevcut savaş sistemlerine uyum, gerçek zamanlı çalışabilme,farklı koşullara karşı dayanıklılık ve girdi olarak alınabildiği varsayılan bilgilerin savaşalanında tedarik edilebilirliği ATR algoritmalarını gerçek sistemlere dönüştürecekparametrelerdir.ATR konusu üzerine dünya literatüründe binlerce makale ve yayın olduğu bilinmesine karşınTürkiye'den çok az sayıda makale ve tezin bu konu üzerinde yoğunlaştığı görülmüştür.İncelenen makale ve tezlerin ya literatür taraması yaptığı, ya kullanılabilecek metotlarıkarşılaştırdığı ya da ATR algoritmasının bir kısmını anlattığı görülmüştür.Yapılan tez çalışmasında ise literatürdeki çalışmaların bir çoğundan farklı olarak;ATR(Otomatik Hedef Tanıma) sistem olarak ele alınacak, geliştirilen ATR algoritması, önişlemlerinden sınıflandırmasına kadar her aşamayı barındıracak ve çalışan yöntemin heraşaması detaylı olarak uygulanan resimlerle birlikte anlatılacaktır. Geliştirilen ATRalgoritması, her hangi bir pozisyon veya hedef renk bilgisi kullanılmadan, gerçek zamanlıçalışabilen, farklı senaryolara karşı dayanıklı, farklı büyüklüklerde ve farklı renklerdekihedefleri ayırt edebilen, hedef parametrelerini ve veri tabanını kullanan, bilinen görüntüişleme tekniklerinin birlikte kullanılmasıyla ve optimize edilmesiyle geliştirilmiş melez biryöntemdir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, autonomous attack and defense systems are becoming more popular andAutomatic Target Recognition (ATR) is a very good example for those systems. ATR is anobject recognition application on army targets which consists of image processing techniques.ATR has been a popular research topic since 1980s and has been integrating on army systemsstep by step (Ratches vd.,1997).Most important problems for ATR algorithms are, processor needs due to the complexity ofalgorithms and sensitivity to different cases. In addition, ATR should be studied not only asan academic research but also as an important system which is needed to be easily adaptable,robust, and able to work in real time with easily accessible inputs.ATR is an important worldwide research topic and there are more than thousands of articlesand publications about ATR. However, researches, articles and thesis from Turkey about ATRare very limited. Moreover, those limited articles and thesis focus on only components ofATR (Bayık, 2004).Scope of this thesis is to explain ATR System and improved ATR algorithm including allcomponents from image enhancement to target classification with example pictures in detail.Although, improved ATR method is not aided (doesn?t need any warfare information liketarget position, color, etc.), it is able to work robust (can classify different targets which havedifferent sizes, colors and orientations) and real time by using target parameters and targetdatabase with optimized image processing techniques.

Benzer Tezler

  1. Automatic target recognition for synthetic aperture radar data

    Yapay açıklıklı radar verileri için otomatik hedef tanıma

    HASNA EL HASNAOUY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU

  2. Target classification under multi sensor environment

    Çoklu sensör ortamında hedef sınıflandırma

    BENGÜ ATICI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESRA KARASAKAL

    DOÇ. DR. ORHAN KARASAKAL

  3. Improved helicopter classification via deep learning and overlapped range-doppler maps

    Derin öğrenme ve örtüşen menzil-doppler görüntüleri ile geliştirilmiş helikopter sınıflandırması

    DENİZ CAN ACER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  4. Automatic target recognition of quadcopter type drones from moderately-wideband electromagnetic data using convolutional neural networks

    Dört pervaneli robot helikopter tipi insansız hava araçlarının evrişimli sinir ağları kullanılarak orta derecede bant genişliğine sahip elektromanyetik sinyallerden otomatik yöntemlerle tanınması

    RUTKAY GÜNERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖNÜL SAYAN

  5. Synthetic aperture radar (SAR) imaing and SAR data classification

    Yapay açıklıklı radar (SAR) görüntüleme ve SAR veri sınıflandırması

    AHMED RABBAA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU