Askeri gemilerin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of naval ships with deep learning
- Tez No: 751582
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 47
Özet
Günümüzde gelişen teknolojilerle birlikte otonom sistemler yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Ülkemizin üç tarafının denizlerle çevrili olması ve aynı zamanda Akdeniz ve Karadeniz arasındaki boğazlar bakımından denizcilik sistemleri önemli rol oynamaktadır. Bu açıdan deniz güvenliğinin sağlanması, deniz kirliliğinin önlenmesi, Arama Kurtarma operasyonları gibi hem askeri hem de sivil işletmelerin gemilerin otomatik olarak sınıflandırılması konusunda ihtiyaçları bulunmaktadır. Verilerin çoğalmasıyla birlikte bu verileri anlamlandırma da daha çok önem kazanmıştır. Bu büyük verilerle derin öğrenme tekniklerinden evrişimsel sinir ağları (ESA) da görsel bilginin analizinde çok iyi sonuçlar vermiştir. Bu çalışmada savunma ve askeri kuvvetlerin sistemlerinde kullanım amacıyla askeri gemilerin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması yapılmıştır. Askeri veriler güvenlik ve istihbarat bilgileri içerdiğinden dolayı genellikle erişilemezdir. Bu yüzden açık kaynaklar kullanılarak bir askeri veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri seti kullanılarak günümüzün başarılı ESA modelleri ile sınıflandırma yapılmıştır ve sonuçlar literatürde bulunan önceki çalışmalar ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, with the developing technologies, autonomous systems have been widely used. Maritime systems play an important role in countries surrounded by seas. In this respect, both military and civilian businesses, such as ensuring maritime security, preventing marine pollution, and Search and Rescue operations, have needs for automatic classification of ships. Availability of more data and sophistication in artificial neural networks with deep learning led to a tremendous increase in image classification. In this paper, the classification of naval ships with deep learning for defense and military forces is presented. Access to datasets containing military information is generally inaccessible since they contain security and intelligence information. A new dataset from open sources was created. Then, classification was performed with today's successful CNN models and the results were compared with the previous studies in the literature.
Benzer Tezler
- Dizel makinanın makina öğrenmesi yöntemi kullanılarak modellenmesi ve karar-destek mekanizması oluşturulması
Machine learning method based marine diesel engine modelling and decision-support system setting
TOLGA ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK
- MODELLING AND ESTIMATION OF SHIP MOTIONS
GEMİ HAREKETLERİNİN MODELLENMESİ VE TAHMİNİ
ALPER ZİHNİOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELEK ERTOGAN
- Educational reforms in Ethiopia: From the imperial era to the present
Etiyopya'da eğitim reformları: Emperyal dönemden günümüze
SALİH AHMED MAHAMMODA
Doktora
İngilizce
2022
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSA KORKMAZ
- Komşu ülkeler ünitesinin öğretimi üzerine bir model (ortaöğretim lise 2.sınıf örneği)
Neighbour countries unit. a new model (middle education 2.class)
ÖMER ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiCoğrafya Eğitimi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ERSİN GÜNGÖRDÜ
- Otonom gemilerin askeri alanda kullanımı ve potansiyel etkileri
Autonomous ships in the military area usage and potential effects
BEKİR CAN KALYONCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
DenizcilikBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiDenizcilik Mühendisliği ve İşletmeleri Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT BİLGİLİ