Position detection for arbitrary-oriented ships in satellite imagery via convolutional neural network
Kesinlikle yönlenen gemiler için uydu görüntüsünde konvolusyonel sinir ağlarıyla konum tespiti
- Tez No: 822614
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEVCAN KAHRAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Gemi Tespiti, Uydu Görüntüleri, Semantik Segmentasyon, Ship Detection, Satellite Images, Semantic Segmentation
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Uydu görüntülerini bilgisayarla görme teknikleriyle birleştirmek, hassas tarımdan şehir planlamasına uzanan çok sayıda uygulama geliştirmemizi sağladı. Bu projede yapay sinir ağları kullanılarak uydu görüntülerinden gemi tespiti üzerine odaklanılmıştır. Bu, gemilerin daha iyi izlenmesi ve korunması yoluyla deniz ticaretini geliştirecek önemli uygulamalara dönüşebilecek önemli bir görevdir. Bu projede yapay sinir ağları kullanarak uydu görüntülerinden gemi tespiti üzerine odaklanıyorum. Bu görevle karşılaşmak için, bilgisayarla görme tekniklerinin yanı sıra ANN, CNN ve YOLO olan semantik bölümleme için en son modelleri kullanıyorum. Sonunda gemileri tespit etmeyi ve nispeten iyi segmentasyon maskeleri çıkarmayı başardım.
Özet (Çeviri)
Combining satellite images with computer vision techniques, has enabled us to develop a plethora of applications extending from precise agriculture to urban planning. In this project, ship detection from satellite images using artificial neural networks is focused on. This is an important task which can entail into significant applications that will improve marine trade, by better monitoring and protecting the ships. Ship detection from satellite images using artificial neural networks is focused on in this project. State-of-the-art models, including ANN, CNN, and YOLO-v5 algorithms, are utilized for semantic segmentation, alongside computer vision techniques. The ships are successfully detected, and relatively good segmentation masks are extracted in the end.
Benzer Tezler
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Performans yönetimi için dinamik bir stratejik kontrol modeli
A Dynamic strategic control model for performance management
SEÇKİN POLAT
Doktora
Türkçe
1992
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. MEHMET HALUK ERKUT
- Novel clustering algorithms: entropy based neighborhood merging (ENM) and simultaneous feature selective clustering (SFSC)
Özgün kümeleme algoritmaları: Entropi tabanlı komşuluk birleştirme ve eş zamanlı öznitelik seçici kümeleme
MUSTAFA ÜNVER
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL ERGİNEL
- Fırçasız doğru akım makinelerinde konum algılayıcısız hız denetimi
Sensorless speed control of brushless DC machines
NAMIK YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. EMİN TACER
- Visible light positioning in presence of malicious LED transmitters or intelligent reflecting surfaces
Kötücül LED vericileri veya akıllı yansıtıcı yüzeyler varlığında görünür ışık konumlandırma
FURKAN KÖKDOĞAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN GEZİCİ