Geri Dön

Derin öğrenme ile tanıma yapabilen güvenlik amaçlı çok rotorlu insansız hava aracı ve alt sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi

Design and development of safety multirotor unmanned aerial vehicle and subsystems capable of recognition with deep learning

  1. Tez No: 666459
  2. Yazar: ENES YİĞİT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RAİF BAYIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Bu çalışmada, güvenliği sağlancak alanı bekçi gibi gezen ve belirlenen saat aralıklarında devriye görevi yapabilen, çok rotorlu insansız hava aracı ve alt sistemlerinin tasarımı gerçekleştirilmiştir. Çok rotorlu insansız hava aracı Bekçikopter ile güvenliği sağlanan alanda otonom uçuş esnasında güvenlik amaçlı gerçek zamanlı olarak derin öğrenme yöntemi ile insan ve araç tanıması yapılmaktadır. Bu amacı gerçekleştirebilmek için üzerinde geniş açılı kamera bulunan dört rotorlu insansız hava aracı tasarlanmıştır. Tasarımı gerçekleştirilen araç, referans görev planlayıcısı programı ile uçuş güzergahı belirtilerek otonom uçuş gerçekleştirmektedir. Aracın iniş ve kalkışını yönetmek için bir yer istasyonu geliştirilmiştir. Bu yer istasyonuyla, kullanıcıya gerek kalmadan çok rotorlu insansız hava aracının kontrolü sağlanmaktadır. Çok rotorlu insansız hava aracının sürekli görev yapabilmesi için yer istasyonunda kablosuz şarjı yapılmaktadır. Şarjın doğru yapılması için çok rotorlu insansız hava aracı üzerine batarya yönetim sistemi yerleştirilmiştir. Sistem gerçek zamanlı olarak belirlenen saat aralıklarında çok rotorlu insansız hava aracının devriye görevini yapmasını sağlamaktadır. Güvenliği sağlanan alanın, üç noktasına hareket algılayıcılar yerleştirilmiştir. Hareket algıladığında, yer istasyonuna bilgi verilmektedir. Gelen uyarı ile çok rotorlu insansız hava aracının belirlenen yere hareket etmesi sağlanır. Bu çalışma ile güvenlik amaçlı izlenmesi gereken bölgede, otonom olarak uçabilen çok rotorlu insansız hava aracı ile devriye görevleri başarıyla gerçekleştirlmiştir. Devriye esnasında alandaki insan ve araçların tespiti derin öğrenme ile yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, the design of multi-rotor unmanned aerial vehicles and subsystems that travel the area to be secured as a guard and can perform patrol at specified time intervals has been designed. With the multi-rotor unmanned aerial vehicle Bekçikopter, during autonomous flight in the secured area, human and vehicle recognition is performed in real time with deep learning method for security purposes. To achieve this goal, a four-rotor unmanned aerial vehicle with a wide angle camera was designed. The designed vehicle performs autonomous flight by specifying the flight route with the reference mission planner program. A ground station has been developed to manage the landing and take-off of the vehicle. With this ground station, the control of a multi-rotor unmanned aerial vehicle is provided without the need for the user. In order for the multi-rotor unmanned aerial vehicle to operate continuously, it is wirelessly charged at the ground station. A battery management system has been placed on the multi-rotor unmanned aerial vehicle to ensure correct charging. The system enables the multi-rotor unmanned aerial vehicle to patrol at time intervals determined in real time. Motion sensors are placed at three points of the secured area. When motion is detected, the ground station is informed. With the incoming warning, the multi-rotor unmanned aerial vehicle is allowed to move to the specified location. With this study, patrol missions were successfully carried out with a multi-rotor unmanned aerial vehicle that can fly autonomously in the area that should be monitored for security purposes. Detection of people and vehicles in the area during the patrol was done with deep learning.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme metotlarıyla eğitimde devam devamsızlık durumlarının yüz tespit sistemiyle kontrol edilmesi

    Controlling educational attending situations by face detection by deep learning methods

    HÜDAVERDİ DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ

  2. Educational reforms in Ethiopia: From the imperial era to the present

    Etiyopya'da eğitim reformları: Emperyal dönemden günümüze

    SALİH AHMED MAHAMMODA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSA KORKMAZ

  3. Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning

    Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü

    MUSTAFA ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi

    Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques

    ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ

  5. Yüz tanıma tekniğine dayalı yoklama sistemi geliştirilmesi

    Development of an attendance registration system based on face recognition technique

    AHMED B SALEM SALAMH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM AKYÜZ