Geri Dön

Detection of man-made structures in aerial imagery using quasi-supervised learning and texture features

Doku öznitelekleri ve yarı güdümlü öğrenme ile hava görüntülerinde insana ait yapıların tespit edilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 276948
  2. Yazar: MESUT GÜVEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BİLGE KARAÇALI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Bu tezde, doku özniteliklerinin tanınması ve analizi için istatistiksel ?yarı güdümlü öğrenme? hava fotoğraflarına uygulanmıştır. Sözü edilen metodun ana hedefi; insana ait nesneleri ve arazideki değişimleri tespit etmektir. Bu bakış açısıyla; incelenenen bir arazi parçasında insan varlığına ilişkin bir bilgiye sahip olmak büyük önem arz etmektedir. Bu iş yarı güdümlü öğrenme yardımıyla yapılmaya çalışılacaktır.Tüm hesaplamalarda ve analizlerde farklı boyuttaki 18 hava fotoğrafı kullanılmıştır. Mevcut resimler, insana ait izler bulunmayan referans kontrol grubuna ve insana ait izler içeren karışık test grubuna ayrılmıştır. Daha sonra gri seviyeli eş oluşum matrisleri hesaplanmış ve bu matrislerden ?Haralick öznitelikleri? ile desen vektörleri elde edilmiştir. Sonraki adımda yarı güdümlü öğrenmenin, insana ait izler içeren blokları tespit edebilmesi için öğrenme algoritması desen vektörleri üzerinde koşturulmuştur.Performans değerlendirme kısmında ise; yarı güdümlü öğrenmenin tespit ettiği anormal bölgeler, el ile etiketlenmiş bloklarla karşılaştırılarak sınıflandırma başarım eğrisi çıkartılmaktadır. Sonuçlar yarı güdümlü öğrenmenin evler, yollar gibi insana ait nesneler ile doğal yaşamda bulunması güç olan dokuları yüksek bir yüzdeyle otomatik olarak tespit edebildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the quasi-supervised statistical learning algorithm has been applied for texture recognitioning analysis. The main objective of the proposed method is to detect man-made objects or differences on the terrain as a result of habitating. From this point of view, gaining information about human presence in a region of interest using aerial imagery is of vital importance. This task is adressed using a machine learning paradigm in a quasi-supervised learning.Eigthteen different sized aerial images were used in all computations and analysis. The available data was divided into a reference control set which consist of normalcy condition samples with no human presence, and a mixed testing data set which consisting images of habitate and cultivated terrain. Grey level co-occurrence matrices were then computed for each block and ?Haralick Features? were extracted and organized into a texture vector. The quasi-supervised learning was then applied to the collection of texture vectors to identify those image blocks which show human presence in the test data set.In the performance evaluatian part, detected abnormal areas were compared with manually labeled data to determine the corresponding reciever operating characteristic curve. The results showed that the quasi-supervised learning algorithm is able to identify the indicators of human presence in a region such as houses, roads and objects that are not likely to be observed in areas free from human habitation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    244727

    Object detection in aerial and satellite images

    Hava ve uydu görüntülerinde nesne tanıma

    BERİL SIRMAÇEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Astronomi ve Uzay BilimleriYeditepe Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. CEM ÜNSALAN

  2. Tez No

    340989

    A fast shape detection approach by directional integrations

    Yönlü integraller ile hızlı bir geometrik şekil tespit yöntemi

    OSMAN ERMAN OKMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE AKAR

  3. Tez No

    153442

    Model based building extraction from high resolution aerial images

    Yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından model tabanlı metotla binaların belirlenmesi

    BURAK BİLEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER

  4. Tez No

    632836

    Uzaktan algılama görüntülerinde derin öğrenme temelli yaklaşımlar kullanarak nesne tespiti

    Object detection by using deep learning based approaches in remote sensing images

    NURİ ERKİN ÖÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Astronomi ve Uzay BilimleriEskişehir Teknik Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR AVDAN

  5. Tez No

    704934

    Derin öğrenme ile uydu görüntülerinde hedef tespiti

    Target detection in satellite images using deep learning

    VAZIRKHAN TARVERDIYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

Geri Dön