Geri Dön

İnsansız hava araçlarında gömülü yapay zeka tabanlı görüntü eşleştirme yöntemi ve uygulaması

Embedded artificial intelligence based image matching method and application in unmanned aerial vehicles

PDF İndir

  1. Tez No: 817014
  2. Yazar: ENGİN ÖKSÜZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TANKUT AKGÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

İnsansız Hava Araçları (İHA) günümüzde fotoğraf, gözetleme, haritalama ve araştırma amaçlı olarak yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bir İHA'nın hava görevlerini sorunsuz bir şekilde yerine getirebilmesinin ön koşulu, kendi konumunun doğru bir şekilde konumlandırılmasıdır. Geleneksel İHA navigasyonu, konumlandırma için Küresel Navigasyon Uydu Sistemine (GNSS) dayanır; ancak bu sistem istikrarsızlık ve girişime yatkınlık gibi dezavantajlara sahiptir. İHA uygulamalarının hem endüstriyel hem de araştırma senaryolarında hızlanan gelişimi göz önüne alındığında, bu hava sistemlerinin, görüntü tabanlı yöntemlerle şehir içi veya kırsal ortamlarda yerelleştirilmesi ihtiyacı da artmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında bir İHA'nın coğrafi koordinatlarını hesaplamak için derin öğrenme tabanlı özelliklerden yararlanan görsel tabanlı bir konumlandırma algoritması geliştirilmiş ve çalışması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), also known as drones, have brought about a revolutionary transformation in various sectors, ranging from aerial photography and surveillance to mapping and scientific research. As the use of UAVs increases, the need for robust alternative positioning techniques based on image analysis becomes increasingly important. With advancements in image processing, image sensors have become the primary and standard sensors for UAVs. The success of UAV missions heavily relies on accurate positioning provided through the Global Navigation Satellite System (GNSS). However, in certain situations, the GNSS system can be unstable and experience signal reception issues. For instance, GPS signals can weaken or be completely lost in indoor environments, densely built-up areas, or due to signal interference. In such cases, an alternative method is needed to determine the UAV's position and maintain its navigation. In this research, we propose an innovative and sophisticated image-based positioning algorithm that effectively addresses challenges in complex environments using deep learning methods. The primary objective of the research is to provide a reliable positioning mechanism for UAVs using images captured by a camera mounted on the UAV and open-source satellite imagery. The method relies on deep learning models that extract recognizable features of various elements, such as buildings, roads, rivers, and forest edges, and match these features with static satellite images to determine the UAV's position. This new positioning method provides a reliable alternative in case of GNSS signal disruption or unreliability, ensuring that UAVs can reach their intended destinations or safely land at pre-defined points. This new positioning method significantly enhances the overall reliability of UAV navigation and offers unique potential for various UAV applications.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    908560

    Real-time anomaly detection in UAV systems using TinyML on ARM Cortex-M microcontrollers

    ARM Cortex-M mikrodenetleyicilerde gömülü makine öğrenmesi kullanarak İHA sistemlerinde gerçek zamanlı anomali tespiti

    MEHMET ALPEREN BAKICI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  2. Tez No

    793465

    An efficient intelligent UAV for human action monitoring in smart cities environment

    Akıllı şehirler ortamında insan eylem izleme için verimli bir akıllı İHA

    NASHWAN ADNAN OTHMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN AYDIN

  3. Tez No

    847566

    Evrişimsel yapay sinir ağları ile görüntüde toplamsal beyaz Gauss gürültü seviye tespiti

    Noise estimation of additive white Gaussian noise with convolutional neural networks

    HİKMET KIRMIZITAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHarran Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN BEŞLİ

  4. Tez No

    767038

    A practical implementation of navigation and obstacle avoidance for quadcopters

    Dört pervaneli helikopterler için bir engelden kaçınma ve seyrüsefer uygulaması

    ONUR YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  5. Tez No

    363546

    Modelling, control and implementation of an unmanned vertical take-off and landing aircraft

    Dikey iniş kalkış yapabilen bir insansız hava aracının modellenmesi, kontrolü ve gerçeklenmesi

    FARABİ AHMED TARHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

Geri Dön