Derin öğrenme kullanarak iha ile hareketli bir hedefin otonom olarak yakalanması
Autonomous picking up moving target by uav using deep learning
- Tez No: 618922
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYDIN TARIK ZENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
İnsansız hava araçları yüksek manevra kabiliyeti ve havada asılı kalma yeteneği ile yaygın olarak kullanılır hale gelmiştir. Günümüzde askeri alanda sıklıkla kullanılır hale gelmiş olan İHA'lar yardımıyla kamikaze dalışları ve mühimmat konuşlandırması gerçekleştirilmektedir. Hareketli bir nesneyi İHA ile yakalamayı hedefleyen bu projede literatürde daha önce gerçekleştirilmiş çalışmalardan farklı olarak İHA uçuş modundayken hedef tespitini görüntü işleme teknikleri yerine derin öğrenmek teknikleriyle gerçekleştirmek, bu iki tekniğin karşılaştırması ve sonuçlarını ortaya koymak amaçlanmıştır. Araç belirli bir irtifada hedefi tanımlar ve akabinde 3 eksende takibini gerçekleştirerek hedefe doğru alçalır. Simülasyon ortamında gerçekleştirilen testlere göre derin öğrenme teknikleri hedefi tanımlama konusunda geçmiş çalışmalarda kullanılan yöntemlere göre daha isabetli olmaktadır. Simülasyon ortamı dışında henüz test gerçekleştirilememişse de simülasyon ortamında tatmin edici sonuçlar ortaya koyulmuştur.
Özet (Çeviri)
Unmanned aerial vehicles (UAVs) have found increasingly wide application due to their high maneuverability and remarkable ability to stay motionless while airborne. Munition deployment and kamikaze diving missions are two of the many modern use cases of UAVs in military operations. One aspect that sets this study apart from those in the past is that target identification during flight mode was done using only deep learning techniques, as opposed to image processing techniques, where the aim was to compare and assess the performance of the two different approaches. The target is identified from a certain altitude and tracked down in all three axes as the UAV performs controlled descent. According to tests performed in a computer simulation environment, the employed deep learning technique has achieved higher accuracy in target identification than techniques employed in earlier studies. Although no physical testing has been done as part of this study, satisfactory results have been attained within the simulation environment.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile İHA görüntülerinden nesne tespitinin yapılması
Object detection from UAV images with deep learning
EMİR ALBAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ
- Bulut tabanlı derin öğrenme kullanarak insansız hava araçları için gerçek zamanlı nesne algılama
Real-time object detection for unmanned aerial vehicles using cloud-based deep learning
MEHMET BİLGE HAN TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
- Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü
MUSTAFA ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Derin sinir ağları kullanarak quadrotorun kontrolü
Quadrotor control using deep neural networks
MAHMOUD CHICK ZAOUALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTUĞRUL ÇETİNSOY
- The impact of talent management on service quality a case study of Iraqi telecommunications companies
Yetenek yönetiminin hizmet kalitesi üzerindeki etkisi Irak telekomünikasyon şirketleri örneği
ABDULKADIR SHAKIR HAMID ALHAMDANY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İşletmeAltınbaş Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ÖZARSLAN SAYDAR