Development of RW-UAV detection model using deep learning training with a synthetic dataset
Sentetik veriseti ile derin öğrenme eğitimi kullanarak döner kanat İHA tespit modelinin geliştirilmesi
- Tez No: 695834
- Danışmanlar: PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Döner kanatlı insansız hava araçlarının (İHA) kullanımı her geçen gün artmakta ve erişilebilirliği kolaylaşmaktadır. Kolay erişilebilirlik ve kullanılabilirliğin dezavantajı olarak İHA teknolojisi güvenliği ve kişisel alanları tehdit etmektedir. Erişilebilirliği kolay olan bu teknoloji ucuz ve kolay kuruluma sahip bir algılayıcı ile tespit edilmelidir. Çalışmanın amacı kamera ve makine öğrenmesi tabanlı sistemler kullanılarak İHA tespit algılayıcısının geliştirilmesidir. Algılayıcı teknolojisinde son zamanlarda başarılı sınıflandırma sonuçları gösteren derin öğrenme metodu kullanılmıştır. Derin öğrenme yöntemi ile eğitilen yapay zekalar başarım olarak etkili sonuçlar gösterir. Diğer taraftan yapay zeka (YZ) eğitiminde çok fazla veriye ihtiyaç duyar. Bu engeli aşmak için derin öğrenme algoritmasının ihtiyaç duyduğu veri setini oyun motoru yazılımları kullanarak sentetik olarak üretildi. Çalışmanın özgün yönü sentetik olarak üretilen imgeler ile eğitilen yapay zekanın gerçek veriler üzerinde test edilerek 90% başarı elde etmesidir. Sentetik veriler ile doğrudan eğitilen ve gerçek veriler ile test edilen YZ'nın başarısı oldukça düşüktür. Bunun sebebi sentetik ve gerçek imge arasındaki gerçeklik farkıdır. Bu farkı en aza indirmek farklı özellik çıkarım algoritmaları için 7 farklı deney tasarlandı. Deneylerden biri bizim özgün olarak geliştirdiğimiz CDNTS özellik çıkarım katmanıdır. CDNTS katmanı gerçek verileri 90% oranında başarılı sınıflandırmıştır.
Özet (Çeviri)
The use of rotary wing unmanned aerial vehicles (UAV) is increasing day by day and their accessibility is getting easier. As a disadvantage of easy accessibility and usability, UAV technology threatens security and personal areas. This technology, which is easy to access, should be detected with a cheap and easy-to-install detector. The aim of the study is to develop the UAV detection sensor using camera and machine learning based systems. Deep learning method has been used in sensor technology, which has shown successful classification results recently. Artificial intelligence trained with deep learning method shows effective results in terms of performance. On the other hand, artificial intelligence (AI) training needs a lot of data. To overcome this obstacle, the data set needed by the deep learning algorithm was produced synthetically using game engine software. The original aspect of the study is that the artificial intelligence trained with synthetically produced images was tested on real data and achieved 90% success. The success of AI, which is directly trained with synthetic data and tested with real data, is very low. The reason for this is the difference between the synthetic and real image. To minimize this difference, 7 different experiments were designed for different feature extraction algorithms. One of the experiments is the Corner Detection and Nearest Three-point Selection (CDNTS) feature extraction layer that we originally developed. The CDNTS layer classified the real data with 90% success.
Benzer Tezler
- Modifiye edilmiş nanokompozit malzeme sentezi ve sulu ortamdan sezyumun uzaklaştırılmasında kullanımı
Synthesis of modified nanocomposite material and its use on removal of cesium from aqueous media
BİLAL ÇETİN
Doktora
Türkçe
2022
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÖZCAN
DR. BEKTAŞ KARAKELLE
- Tuğla duvarlardaki ısıl özelliklerin ve sorunlarin kızıl ötesi ısıl görüntüleme ve sıcak kutu yöntemleriyle incelenmesi
Examination of thermal properties and defects of brick walls with infrared thermograpy and hot box methods
RUKİYE KOÇKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Teknik EğitimGazi ÜniversitesiYapı Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ARSLAN
YRD. DOÇ. AYŞE TAVUKÇUOĞLU
- Sayısal televizyon yayıncılığının gelişimi ve IP Tv
Development of digital television broadcasting and IP Tv
NURİ SERTAÇ SIRMA
Doktora
Türkçe
2013
Radyo-TelevizyonMarmara ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ŞAHİNKAYA
- Development of a novel approach for cell surface protein analysis
Hücre yüzeyi proteinlerinin analizi için yeni bir metod geliştirilmesi
MEHMET AKDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
BiyokimyaKoç ÜniversitesiMoleküler Biyokimya ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURHAN ÖZLÜ
- Development of PCR methods for detection and quantification of genetically modified maize
Genetiği değiştirilmiş mısırların tespiti ve miktar tayini için PZR yöntemleri geliştirilmesi
HOUMAN JABBARİFARHOUD
Doktora
İngilizce
2010
BiyoteknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoteknoloji Bölümü
DOÇ. DR. CANDAN GÜRAKAN
DR. REMZİYE YILMAZ