Geri Dön

Plastic object detection with an infrared hyperspectral image

Kızılötesi hiperspektral görüntüyle plastik nesne tespiti

  1. Tez No: 557009
  2. Yazar: MEHMET FATİH DİRİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET LÜTFİ SÜZEN, DOÇ. DR. KORAY KAMİL YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Kuşkusuz, hemen hemen her alanda en önemli üretim malzemesi olan plastiğin olmadığı bir dünya bugün düşünülemez gözükmektedir. Bu çok yönlü kullanımın neden olduğu üretim ve tüketim zinciri, çevre ve doğal ekosistemler üzerinde yıkıcı etkileri olan plastik kirliliğine sebep olmaktadır. Plastik kirliliği ile mücadeleye katkıda bulunmak ve etkili ve sürdürülebilir politikalar geliştirmek konusunda faydalı olma motivasyonuyla yazılmış bu tez çalışmasında, plastik kirliliği ve kirletici türleri araştırılmış; plastik objeler fiziksel, kimyasal ve spektral yönleri açısından incelenmiş; ve kısa dalga kızılötesi hiperspektral görüntü ile karada denetimsiz bir şekilde tespit edilmiştir. Çalışmada 15.5-metre çözünürlüğünde 224 hiperspektral banda sahip AVIRIS görüntüsü kullanılmıştır. Bu görüntüde sera, suni çim futbol sahası, güneş paneli ve çadır gibi önemli plastik nesne örnekleri içeren 15 farklı çalışma alanı belirlenmiştir. 1.72 µm civarında oluşan spektral absorbsiyon plastiğin varlığıyla ilişkilendirilmiş ve iki komşu omuz noktası kullanılarak matematiksel olarak ifade edilmiştir. Herhangi bir referans veriye ihtiyaç duymadan ve sadece 3 kısa dalga kızılötesi bant kullanarak karadaki plastik nesneleri hızlı ve hassas bir şekilde tespit edebilme yeteneğine sahip olan bu algoritmaya Plastik Varlık İndeksi (PEI) adı verilmiştir. Algoritma sonucunda üretilen pozitif değerler ise Endeks Sonrası Pozitif Değer (PIPV) olarak adlandırılmıştır. Zeminden veri toplamak mümkün olmadığından, referans veri, gerçek renk kompoziti olarak oluşturulan AVIRIS görüntüsü üzerinde görsel inceleme yöntemiyle manuel olarak üretilmiştir. Uygulama sonuçları referans verilerle karşılaştırıldığında oldukça tatmin edici sonuçlar alındığı ve ortalama kullanıcı doğruluğunun %90.51, ortalama üretici doğruluğunun %89.04, ortalama genel doğruluğun ise %97.37 olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Undoubtedly, a world without plastic, which is the most important production material in almost every area, seems inconceivable today. The production and consumption chain, by which induced this versatile use, has caused plastic pollution that has devastating effects on the environment and natural ecosystems. In this thesis, which written with the motivation of contributing to the fight against plastic pollution and to be useful developing effective and sustainable policies, plastic pollution and pollutant types have been investigated; plastic objects have been examined in terms of physical, chemical and spectral aspects; and have been detected on land with an unsupervised manner through shortwave infrared hyperspectral image. 15.5-meter resolution 224 band hyperspectral image which was acquired by AVIRIS is used. In this study, 15 different study field, each of which includes significant plastic object samples like a greenhouse, an artificial turf football pitch, a solar panel, and a tent, is determined within the image scene. The positive value of spectral absorption around 1.72 µm, which is associated with the presence of plastic, has been mathematically expressed using two neighboring shoulders. This algorithm, which has the capability of detecting plastic objects on land quickly and precisely without needing any reference data and using only 3 shortwave infrared bands, has been named as Plastic Existence Index (PEI). The positive values generated as a result of the algorithm has been called Post Index Positive Value (PIPV). Since it was not possible to collect any data from the ground, the reference data has been produced by visual inspection method on the true color composite AVIRIS image. After implementation results have been compared with reference data, it is seen that highly-satisfactory outcomes have been obtained which mean value of UA is 90.51%, PA is 89.04% and OA is 97.37.

Benzer Tezler

  1. Robotik sistemlerde görüntü işleme tabanlı nesne tanıma için akıllı ortam aydınlatması

    Intelligent ambient lighting for image processing based object recognition in robotic systems

    UĞUR AKIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EnerjiHitit Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN DİŞLİTAŞ

  2. YOLOv8 nesne tespit modeli ile plastik parça yüzey kusurlarının gerçek zamanlı tespit edilmesi

    Real-time detection of plastic part surface defects withYOLOv8 object detection model

    MİRAÇ TUBA ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYTAÇ YILDIZ

    DOÇ. DR. SEHER ARSLANKAYA

  3. Sığ yüzeyaltı görüntüleme için IHA üzerine entegre edilebilen yüksek çözünürlüklü YNR sistem geliştirilmesi

    Development of high resolution YNR system that can be integrated on the UAV for shallow subsurface imaging

    RASİM KADİRHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENES YİĞİT

  4. Sahne analizi için ses kaynağı tespiti

    Sound source identification for scene analysis

    İSMAİL İREN SALTALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  5. Yapay zeka tabanlı araç koltuğu tanıma sisteminin geliştirilmesi

    Development of artificial intelligence based vehicle seat recognation system

    ALİ İHSAN BADEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriBursa Teknik Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İZZET FATİH ŞENTÜRK