Otomatik savaş gemisi sınıflandırma
Automatic warship classification
- Tez No: 624688
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BATUHAN GÜNDOĞDU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Barbaros Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Tanımlanmış Deniz Resminin oluşturulması ve idamesi için gerekli olan gemi tiplerinin sınıflandırılması, özellikle kriz ve bilhassa savaş dönemlerinde hayati önem arz etmektedir. Sivil ticari deniz araçlarının sınıflandırılmasına yönelik literatürde birçok çalışma mevcuttur. Bununla birlikte gerek boyut ve gerekse de şekil itibariyle birbirlerine çok benzeyen savaş gemilerinin yalnızca tip olarak değil sınıf bazında da sınıflandırılmalarını hedefleyen çalışmalar hali hazırda olgunluktan uzaktır. Bu çalışmada çeşitli savaş gemilerinin optik kameralar aracılığıyla elde edilen imgelerini, imge işleme ve yapay öğrenme teknikleri kullanılarak yalnızca tip bazında yetinilmeyip sınıf bazında da otomatik olarak sınıflandırılmasını araştıran bir sistem sunulmaktadır. Çalışmada, gemi imgelerinden Gradyan Yönelimlerinin Histogramı ve Yerel İkili Örüntü aracılığıyla elde edilen öznitelik vektörleri çeşitli önişlemelerden geçirildikten sonra Destek Vektör Makineleri ile sınıflandırılması incelenmiştir. Türk donanması envanterinde bulunan görsel açıdan birbirlerine benzeyen 9 savaş gemisi sınıfına ait farklı açı, mesafe ve arka plan özelliklerine sahip gemi imgeleriyle bir veri seti oluşturulmuş ve yapılan deneylerin sonucunda önerilen yaklaşımın %86'lık bir validasyon başarımına ulaştığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
It's crucial that classification of ships which are necessary according to procure and sustain of Recognition Maritime Picture (RMT) during the crises and especially in war times. There are many studies in literature intended for civilian commercial maritime vessels. In addition, recently, the studies aim to classify the warships, similar in both shape and size, not only in types but also in classes are far from maturity. In this study a system is proposed by using image processing and machine learning which is seek for automatic classification for images, that are obtained from optical sensors, belongs to various warships. In the study, the classification of feature extraction, after diverse preprocessing, attained by Histogram of Oriented Gradients and Local Binary Patterns by Support Vector Machine is investigated. A dataset is composed based on images that have different aspects, distances and background features of particularly similar 9 warship classes that exist in the Turkish Navy and it has been shown that the proposed approach reaches 85% classification accuracy.
Benzer Tezler
- Savaş gemisi elektrik dağıtım sisteminin arıza sonrası toparlanmasına yönelik yöntem geliştirilmesi
New developing reconfiguration method for naval shipboard power distribution system after fault situation
İZZET EMRE AFACAN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ YALÇIN
- Development of experimental captive and free-running manoeuvring systems and their cross-validation
Çekme ve takip modlu manevra deney sistemlerinin geliştirilmesi ve bunların kıyaslamalı doğrulaması
MÜNİR CANSIN ÖZDEN
Doktora
İngilizce
2021
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER GÖREN
PROF. DR. KADİR SARIÖZ
- Başlangıç tasarımı evresi için gemi tekne yüzeyi işleme ve direnç tahmini programı
A utility program for ship hull form manipulation and resistance prediction for initial design step
ÇAĞAN BİRANT PEKKÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEVRİM BÜLENT DANIŞMAN