Geri Dön

Termal ve yüksek çözünürlüklü kamera görüntülerinden derin öğrenme kullanılarak drone tespiti

Drone detection using deep learning from thermal and high resolution camera images

PDF İndir

  1. Tez No: 808987
  2. Yazar: OĞUZHAN YANIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF ALTUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Dronelerin tehdit oluşturan kullanım faaliyetlerinde kayda değer bir artış gerçekleşmektedir. Tehdit oluşturan bu kullanımların yanı sıra oluşan durumlar ise her geçen büyüyen bir sorun haline gelmektedir. Bu durumlar sebebiyle drone faaliyetlerini oluşturan uçuş etkinliğinin tespit edilmesi ve tespit edilen uçuş etkinliğindeki olumsuz durumların belirlenmesi büyüyen sorun için çözüm niteliği taşıyacaktır. Bu tespit ve kestirim çalışmaları için derin öğrenme yöntemleri ile çalışma yapılmıştır. Literatürde yer alan sensör destekli tespit sistemlerinde akustik, termal ve radar çalışmalarından farklı olarak görüntü destekli bir sistem çalışması yapılmıştır. Bu çalışmada literatür çalışmalarında tespit başarısının düştüğü ve nesne tespitinin yapılamadığı durumlar ele alınarak termal ve yüksek çözünürlüklü standart kameradan eş açı ve zamanlama ile yapılan tespit faaliyetinde ortak bir noktada tespit faaliyeti çalışılmıştır. Çalışmadaki tespit faaliyetlerindeki başarı kriterleri için farklı hava koşulları, arka plan yoğunlukları ve karmaşıklıkların da toplanan veri seti ile Faster R-CNN, YOLOv4, v5 ve SSD ResNet derin öğrenme metotlarında karşılaştırmalı çalışmalar yapılmıştır. Uygulama üzerinde yapılan karşılaştırmalar ile görüntü boyut ve özelliklerinde göre en başarılı metodun belirlenmesi ile iyileştirilmiştir. İyileştirilerek elde edilen metot ile tespit nesnelerinin termal yoğunluğunun arka plan yoğunluğuna yakın olması durumunda yüksek çözünürlüklü standart kamera üzerinden desteklenerek, nesne ile benzer RGB değerli arka planın olması veya karmaşık bir arka planın yer alması durumlarda ise standart kamera termal kamera ile desteklenerek tespit başarısının artırılması sağlanmaktadır. Bu iki sistem desteği ile sağlanan ve başarısı arttırılan tespit sürecinde literatürde de sorun teşkil eden helikopter, uçak ve kuş gibi havada hareketlilik sağlayan nesnelerinde ayırt edilebilmesi için belirlenen metot üzerinde ayrıca eğitimi gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışma sayesinde hareketliliği ve sayısı sürekli artan dronelerin tespiti daha başarılı hale getirilmiştir.

Özet (Çeviri)

There is a significant increase in the activity of the threatening use of drones. In addition to these threatening uses, the situations they create are becoming a growing problem. Due to these situations, the determination of the flight activity that creates the drone activities and the determination of the negative situations in the detected flight activity will be a solution for the growing problem. For these detection and estimation studies, deep learning methods were used. Different from acoustic, thermal and radar studies, an image-assisted system study has been carried out in sensor-assisted detection systems in the literature. In this study, by considering the cases where the detection success has decreased in the literature studies and the detection is not done, the detection activity at a common point in the detection activity made with the same angle and timing from the thermal and high-resolution standard camera has been studied. For the success criteria of detection activities in the study, comparative studies were carried out in Faster - RCNN, YOLOv4, v5 and SSD ResNet deep learning methods with the data set collected in different weather conditions, background densities and complexities. It has been improved by the comparisons made on the application and the determination of the most successful method according to the image size and features. With the improved method, in case the thermal density of the detection objects is close to the background density, it is supported by a high-resolution standard camera, and in cases where the object has a similar RGB value background or a complex background, the standard camera is supported with a thermal camera to increase the detection success. In the detection process, which is provided with the support of these two systems and whose success is increased, a separate training has been carried out on the determined method for distinguishing objects that provide mobility in the air such as helicopters, airplanes and birds, which also pose a problem in the literature. Thanks to the study, the detection of drones, whose mobility and number is constantly increasing, has been made more successful.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    729325

    Termal görüntü çözünürlüğünün artırılması için derin öğrenme tabanlı bulut sisteminin geliştirilmesi

    Development of cloud system based on deep learning for thermal image resolution enhancement

    FATİH MEHMET ŞENALP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CEYLAN

  2. Tez No

    467186

    Taşkın modellemede LiDAR verisi ile performans analizleri

    Performance analyses with with LiDAR data in flood modelling

    HAKAN ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN

  3. Tez No

    576247

    Sulu tarım alanlarında bitki deseni ve sulama uygulamalarının izlenmesinde insansız hava araçlarının kullanım olanaklarının araştırılması

    Investigation of usage possibilities of unmanned aerial vehicles for monitoring of crop pattern and irrigation applications in irrigated agricultural areas

    UĞUR EVRİM ÖZDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ŞENER

  4. Tez No

    568688

    Analyzing breast cancer using thermography and convolutional neural networks

    Termografi ve evrişimsel sinir ağları ile meme kanseri analizi

    HUSHANG JAWZAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAMİ EKİCİ

  5. Tez No

    706283

    Temassız insan vücudu sıcaklık ölçerlerin kalibrasyonu için referans kaynakların ve metotların geliştirilmesi

    Development of the reference sources and methods for the calibration of non-contact human body temperature meters

    MEHTAP CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoteknolojiKocaeli Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN KİŞİOĞLU

Geri Dön