Geri Dön

Çoklu spektral bantlardaki görüntüleri kullanarak derin öğrenme ile nesne algılama ve tanıma

Object detection and recognition with deep learning using images in multiple spectral bands

PDF İndir

  1. Tez No: 674731
  2. Yazar: ZEYNEP YILDIZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZİYA TELATAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Elektromanyetik Spektrum, Sayısal Görüntü İşleme, Derin Öğrenme
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
  10. Enstitü: Alparslan Savunma Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Askeri Elektronik Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Askeri Elektronik Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Çoklu Spektral Bantlardaki Görüntüleri Kullanarak Derin Öğrenme ile Nesne Algılama ve Tanıma Zeynep YILDIZ Millî Savunma Üniversitesi, Alparslan Savunma Bilimleri Enstitüsü Ankara, Temmuz 2021 Bu tez çalışmasında çoklu speketral bantlarda elde edilen görüntüler ile derin öğrenme mimarisi kullanarak eş zamanlı nesne tespiti ve sınıflandırması çalışılmıştır. Tezdeki başlıklar; sınıflandırmanın yapılabilmesi için takip edilmesi gereken adımları içerecek şekilde belirlenmiştir. Ağın eğitilmesinde ve eğitim sonuçlarının grafik halinde elde edilmesinde MATLAB programı kullanılmıştır. Tezin ilk bölümünde; Sayısal Görüntü İşleme ve Derin Öğrenmenin tarihine kısaca değinilmiş, bu kapsamda literatürde yapılan çalışmalara yer verilmiştir. İkinci bölümde; kızılötesi (Infrared) ve görünür bölge görüntüleri ile bu görüntülerin elde edilmesini sağlayan ışık bantları (Elektromanyetik Spektrum) hakkında bilgi verilmiş, elde edilen görüntülerin bir derin öğrenme ağını eğitecek veri haline getirilebilmesi için yapılması gereken işlemleri açıklayabilmek maksadıyla sayısal görüntü işlemenin ilgili alanlarına değinilmiştir. Üçüncü bölümde derin öğrenme konusu ele alınmıştır. Dördüncü bölümde kullanılan materyal ve yöntem elde edilen sonuçlarla birlikte açıklanmıştır. Sonuç ve tartışma kısmında elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

National Defense University, Alparslan Institute of Defense Science Ankara, July 2021 In this thesis, synchronous object detection and classification with deep learning were studied using images obtained in multiple spketral bands. Titles in the thesis; It was determined to include the steps to be followed in order to make the classification. MATLAB program was used in training the network and obtaining the training results in graphics. In the first part of the thesis; The history of Digital Image Processing and Deep Learning has been briefly mentioned, and the studies in the literature are included in this context. In the second part; Information about infrared and visible region images and the light bands (Electromagnetic Spectrum) that provide these images are given, and the related fields of digital image processing are mentioned in order to explain the procedures to be done in order to transform the obtained images into data that will train a deep learning network. In the third part, deep learning is discussed. In the fourth chapter, the material and method used are explained together with the results obtained. The results obtained in the conclusion and discussion part have been evaluated. Keywords : Electromagnetic Spectrum, Digital Image Processing, Deep Learning

Benzer Tezler

  1. Tez No

    717024

    Satellite images super resolution using generative adversarial networks

    Uydu görüntülerinde çekişmeli üretici ağ kullanarak süper çözünürlük

    MARYAM SERDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN

  2. Tez No

    731373

    Analysis of multitemporal remote sensed images

    Çoklu-zamanlı uzaktan algılanmış görüntülerin çözümlenmesi

    HATİCE KÜBRA TELOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCHAN APTOULA

  3. Tez No

    685459

    Evaluating performance of different remote sensing techniques and various interpolation approaches for soil salinity assessment

    Toprak tuzluluğu değerlendirmesi için farklı uzaktan algılama teknikleri ve çeşitli interpolasyon yaklaşımlarının performansının değerlendirilmesi

    TAHA GORJI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE GÜL TANIK

  4. Tez No

    511907

    Spectral and spatial classification of hyperspectral images

    Hiperspektral görüntüler, spektral uzamsal sınıflandırma

    EMAD MOUSELLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU

  5. Tez No

    297738

    AlGaN UV photodetectors: From micro to nano

    AlGaN UV fotodedektörler: Mikrodan nanoya

    SERKAN BÜTÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Fizik Bölümü

    PROF. DR. EKMEL ÖZBAY

Geri Dön