İnsansız hava aracı (İHA) görüntülerinin anlmlandırılması üzerine bir sistem analizi
A system analysis on the studies of UAV images annotations which is releated to semantics
- Tez No: 334691
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Beykent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 166
Özet
ÖzetBu tez çalışmasında, İHA görüntülerinin anlamlandırılması üzerine bir sistem analizi çalışması yapmak amaç edinilmiştir. Tez içerik olarak Uzaktan Algılama, İHA, Sınıflandırma Teknikleri, Hiper/Multi spektral görüntülerin birleştirilmesi sonucunda görüntülerin zenginleştirilmesi, hareketli platformlardan hedef takibi ve coğrafik koordinatlara dayalı konum etiketleme konularını içermektedir. Günümüzde ABD, İsrail hariç diğer ülkeler mevcut İHA ile hedef takibi ve teşhisi konusunda yeterli alt yapıya sahip değildir. İlk olarak WAXMAN, FAY ve arkadaşlarının Lincoln labaratuvarlarında yaptığı görüntü birleştirme çalışmalarına yer verilmiştir. İkinci olarak Google Teknoloji tarafından hakları satın alınan ve halen çalışmaları devam eden, ancak ilk sürümünün halen açık kaynak kodlu olarak kullanıma sunulduğu, PREDATOR isimli çalışmanın, İHA'larda hareket halinde iken sağlıklı bir şekilde nesne takibi ve teşhisi yapılmasını mümkün kılacağı değerlendirilmektedir. Brigham Young Üniversitesinden GOODRİCH'in?UAVs in Research?, Research Establishment for Applied Science'dan SOLBRİG'in ? Annotations in UAV images with Geo-referencing? ve BABAUD ve arkadaşlarının ?Automatic photo to terrain alignment for the annotations of mountains? isimli eserlerinde; Denetimli Öğrenme tekniği kullanılarak UTM koordinatları ile görüntülerde bulunan nesnelere isim verilmiştir. Mevcut veri tabanlarında bulunan verinin görüntü üzerine aktarılması yönteminin, TSK için modifikasyonunun yapılması durumunda, Türk Silahlı Kuvvetleri İHA kullanan operatör, Analizci ve Karar Vericilerinin, İHA görüntülerinden daha fazla istifade edebileceği ve bunun durumsal farkındalık yaratabileceği değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
In this study of Thesis, it is aimed that to make a system analysis on the studies of UAV images annotations which is releated to semantics. The thesis consists of; Remote Sensing, UAV, Classification Techniques, The Enrichment of The Fusion of Hyper/Multi-Spectral Images, Object Tracking From UAV, Annotations in UAV images with Geo-referencing.Nowadays, except USA and Israel, UAV producer countries do not have enough information and infrastructure about the robust object tracking based on learning. Firstly, ?Sensor fused night vision?belongs to WAXMAN and ?Fusion of multi sensor imagery for night vision? belongs to FAY is about the multispectral fusion of the images. Secondly, PREDATOR, Tracking-Learning-Detection system which is copyrigted by Google tech., first version is released as open source, is assessed as a robust tracking and detecting system which is a unsupervised learning system from a single frame. Thirdly, ?UAVs in Research? belongs to GOODRICH, from Brigham Young Üniversity and ?Annotations in UAV images with Geo-referencing? belongs to SOLBRIG, from Research Establishment for Applied Science, and ?Automatic photo to terrain alignment for the annotations of mountains? belongs to BABAUD and friends workings are releated to supervised learning in UAV images, in which labels & annotations given to objects with geo reference. İf this model, the transfer of information from data base to UAV images, is modified in accordance with the Turkish Land Forces requirement, it is assessed that it will be much more useful for UAV Operatör, İmage Analyst and Decision Makers which gives them situational awareness.
Benzer Tezler
- A study on detectıon of watermelon fruıts by analysıng ımages obtaıned wıth an unmanned aerıal vehıcle (UAV)
İnsansiz hava aracı (İHA) görüntülerinin analizi ile karpuz meyvelerinin tespiti üzerine bir araştırma
AHMET EKİZ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- İnsansız hava aracı ile elde edilen görüntülerden ağaçların toprak üstü biyokütle tahmini ve karbon depolama kapasitesinin belirlenmesi
Estimating above ground biomass and determination of carbon storage capacity of trees from images acquired by unmanned aerial vehicle
AYŞENUR AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR SELİM
- Çok yüksek çözünürlüklü stereo uydu ve İHA görüntülerinden elde edilen sayısal yükseklik modellerinin doğruluğunun araştırılması
Investigation of the accuracy of digital elevation models obtained from very high resolution stereo satellite and UAV images
MEHMET DOĞRULUK
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YANALAK
- Element eksikliği olan bölgelerdeki ürünlerin derin öğrenme ve İHA ile sınıflandırılması
Classification of products in element-deficient regions by deep learning and UAV
KÜBRA KIRCALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN KARABÖRK
DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN
- Dikey iniş kalkışlı insansız hava araçları için görsel işaretleyici sistemler ile görüntü tabanlı konum kestirimi
Vision based position estimation with markers for vertical takeoff and landing unmanned air vehicles
MÜCTEBA UZUNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM MERCİMEK