Yere nüfuz eden radar kullanarak gömülü nesne tespiti ve tanımlanması için algoritma geliştirme
Algorithm development for buried object detection and identification using ground penetrating radar
- Tez No: 768880
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET GÜNGÖR PAKFİLİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Askeri ve sivil bölgelerde tuzaklanmış olan el yapımı patlayıcıların uzaktan patlatılması sonucu her yıl onlarca askeri personel ve sivil hayatını kaybetmektedir. EYP'ler artan kullanım nedeniyle son zamanlarda hükümetlerin ulusal güvenliği için önemli bir tehdit oluşturmaktadır. Bu yüzden EYP tespiti günümüzde kritik bir öneme sahiptir. EYP'ler belirli bir şekilde veya kalıpta görülmedikleri için EYP tespiti ve tanımlanması oldukça karmaşık bir hal almaktadır. EYP yapımındaki bu şekil düzensizliğinden dolayı son zamanlarda yapılan çalışmalar tetikleyici mekanizması olarak kullanılan komut teline odaklanmıştır. Tez çalışması kapsamında komut telinin tespiti ve tanımlanması üzerine algoritma geliştirme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Benzetim verileri açık kaynak kodlu zamanda sonlu farklar yöntemini kullanan gprMax benzetim ortamı kullanarak oluşturulmuştur. Farklı tel ve parazit yankı (clutter) oryantasyonları benzetilerek 2 boyutlu Yere Nüfuz Eden Radar (YNR) veri seti oluşturulmuştur. Bu tezde, 3 farklı ön ekranlama algoritması Sinyal-Gürültü Oranı ve hesaplama zamanlarına göre karşılaştırılmıştır. Ön işleme aşamasında Go-Ayrışma yöntemi tercih edilmiştir. Parazit yankıdan teli ayırma işleminde K-Means kümeleme metodu kullanılmıştır. Önerilen algoritma ile benzetim çalışmaları sonrasında elde edilen 2 boyuta indirgenmiş 3 boyutlu C-Tarama YNR verileri üzerinde %96 üzerinde doğruluk elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Improvised explosive devices (IEDs) have recently become a considerable concern for governments' national security due to increased usage. Therefore, detecting IEDs is a significant problem now. Since IEDs do not have a particular shape, detecting and classifying IEDs becomes a complex problem. Due to the irregularity of wire shape, recent research focuses on detecting command wire, which is the triggering mechanism of IEDs. The study in this paper proposes a detection and clustering algorithm for the wire detection problem. The synthetic data were generated using the gprMax software, an opensource FDTD simulation environment. Different wire and clutter orientations were simulated while creating a 2-D GPR database. Three different prescreening algorithms were compared concerning computational time and Signal to Noise ratio. The Go-Decomposition method was used at the preprocessing stage. The discrimination wire from clutter has been conducted using the K-Means clustering method. The proposed algorithm results show promising outcomes over simulated GPR 2- D C-scans.
Benzer Tezler
- Ground penetrating radar antenna design to detect buried object and signal processing with deep learning networks by usingnumerical electromagnetic methods
Gömülü hedef tespit etmek için yere nüfuz eden radar anten tasarımı ve sayısal elektromanyetik yöntemler kullanarak derin öğrenme ağları ile sinyal işleme
REYHAN YURT
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİD TORPİ
- Missing data recovery in GPR with deep learning
Derin öğrenme ile GPR görüntülerinde veri kurtarma
KÜBRA TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- GPR B tarama görüntülerinde gömülü nesnelerin bölütlenmesi ve tespiti
Buried objects segmentation and detection in GPR B scan images
GÖZDE ALTIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF DOLMA
- Detection of human vital signs through obstructive barriers using UWB GPR
Engel arkası hayati bulguların geniş bantlı yere nüfus eden radar ile tespiti
CANSU BÜYÜKHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH
- Gömülü sistem üzerinde makine öğrenmesi kullanarak yere nüfuz eden radar verisinden nesne tespiti
Object detection from ground penetrating radar data using multilayer artificial neural networks in embedded systems
HAYRİ KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER