Geri Dön

Position detection for arbitrary-oriented ships in satellite imagery via convolutional neural network

Kesinlikle yönlenen gemiler için uydu görüntüsünde konvolusyonel sinir ağlarıyla konum tespiti

  1. Tez No: 822614
  2. Yazar: OTHMAN MOHAMMED AYOOB AYOOB
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEVCAN KAHRAMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Gemi Tespiti, Uydu Görüntüleri, Semantik Segmentasyon, Ship Detection, Satellite Images, Semantic Segmentation
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. Elektrohidrolik bir sisteminin darbe eni modüleli kayan kipli kontrolü

    Pulse width modulated sliding mode control of an electrohydraulic system

    SALİH DEDEOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Mekatronik MühendisliğiBozok Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLHAMİ YİĞİT

  2. The verbal functional domain in the Denizli dialect of Turkish

    Türkçe'nin Denizli ağzı'ndaki işlevsel eylem bölgesi

    YAĞMUR SAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    DilbilimBoğaziçi Üniversitesi

    Dilbilim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE HAMİDE ASLI GÖKSEL

  3. Vergi mükellefinin hakları

    The rights of taxpayers

    SALMAN AKTEMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    MaliyeOkan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SUAT TEKER

  4. Orta doğu'da yeni stratejik çevreleme girişimlerinin Türk dış politikasına etkisi: Suriye örneği

    The effects of strategic containment attempts in the middle east on turkish foreign policy: The example of Syria

    OĞUZHAN ERGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Kamu YönetimiDokuz Eylül Üniversitesi

    Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET NAZMİ ÜSTE

  5. High pressure diffusion coefficients of carbon dıoxide in the ionic liquid [bmim][bf4

    Karbondi̇oksi̇ti̇n [bmim][bf4] i̇yoni̇k sıvısı i̇çeri̇si̇ndeki̇ yüksek basınç yayınım katsayıları

    ÖMER BARIŞ EMEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Kimya MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BETÜL ÜNLÜSÜ