RENDERİNG İLE GERÇEKÇİ SONAR GÖRÜNTÜ VERİ SETİ OLUŞTURULMASI VE YOLO ALGORİTMASI İLE BATIK GEMİ/UÇAK TESPİTİ
FORMATION OF REALISTIC SONAR IMAGE DATASET WITH RENDERING AND DETECTION OF WRECKED-SHIP/AIRCRAFT WITH YOLO ALGORITHM
- Tez No: 885919
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÇİYDEM, DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN ŞÜKÜROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Nesne tespiti, Yapay zeka, İnsansız su altı aracı, Deep learning, Object detection, Artificial intelligence, Remotely operated vehicle
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Su altı nesne tespiti, su altı arama ve tarama operasyonları, su altı yapı incelemeleri, su altı navigasyon ve arkeolojik alan araştırmaları için kullanılır. Su altı nesne tespit algoritması, nesne tespiti için yüksek çözünürlüklü sonar görüntü veri seti kullanılarak eğitilmesi gerekmektedir. Sonar görüntü veri seti, yandan taramalı sonar kullanılarak elde edilebilir. Ancak sonar sistemlerinden sonar görüntülerinin elde edilmesi, zorlu çevre koşulları nedeniyle maliyetli ve zaman alıcıdır ve ayrıca sonar görüntülerinin düşük çözünürlüğü, nesne tespit algoritmasının eğitilmesinde sorun yaratmaktadır. Bu tez çalışması, Rendering metodu kullanarak nesne tespit algoritmasını eğitmek için farklı arka planlara sahip gerçekçi sonar görüntü veri seti üreten etkili bir yöntem sunmaktadır. Bu yöntemde gerçekçi sonar görüntü veri seti üretmek için; ilk olarak tespit yapılmak istenen nesneler (gemi ve uçak) farklı eksenlerde döndürülerek boş arka plana sahip nesne görüntüleri elde edilir. Daha sonra görüntünün arka planı sonar görüntüsü ile değiştirilip, gölge ve gürültü ayarları yapılarak hızlı ve daha az maliyetli bir şekilde gerçekçi sonar görüntü veri seti oluşturulur. Son olarak, bu gerçekçi sonar görüntü veri seti YOLO nesne tespit algoritmasını eğitmek için kullanılır. Rendering ile oluşturulan gerçekçi sonar görüntü veri seti ile eğitilen YOLO algoritması sayesinde, batık gemi ve uçak tespiti yapılabilmiştir.
Özet (Çeviri)
Underwater object detection is used for search operations, structure examinations, underwater navigation and archaeological site investigation. Underwater object detection algorithm needs high resolution sonar image dataset in order to use this dataset to train their algorithm for accurate detection. Sonar image dataset can be obtained by using side scan sonar. However, acquisition of sonar images from sonar systems is costly and time-consuming due to harsh environmental conditions and also, the low resolution of sonar images creates problems while training object detection algorithm. This thesis presents an efficient method which generates realistic sonar image dataset with different backgrounds to train object detection algorithm using rendering method. In this method, in order to generate realistic sonar image dataset; firstly, objects (ship and airplane) are rendered on different axes. Then, by changing the background of the image and adding shadow and noise, realistic sonar image dataset is created in a fast and less costly way. Finally, these realistic sonar image dataset is used to train the YOLO object detection algorithm. Thanks to the YOLO algorithm trained with the realistic sonar image dataset generated by rendering, real wrecked ship and aircraft detection can be performed.
Benzer Tezler
- Determining the cleaning period of PV solar panels using image-processing simulation
Görüntü işleme ve simülasyon kullanılarak fotovoltaik güneş panellerinin temizlik periyodunun belirlenmesi
MALİK CEBRAIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEYDA AKSOY TIRMIKÇI
- Realtime photo-realistic rendering using modern GPU systems
Modern GPU sistemlerini kullanarak gerçek zamanlı gerçekçi görüntü oluşturma
RAMAZAN BELLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Generation of precise 3D model with RGB UAV and integration to the game engine: Case study Gebze Technical University
RGB İHA ile hassas 3B model üretimi ve oyun motoruna entegrasyonu: Gebze Teknik Üniversitesi örneği
MERTCAN NAZAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMUT GÜNEŞ SEFERCİK
- Validation of the use of high dynamic range images and displays in lighting research and lighting design
Yüksek dinamik ölçekli fotoğrafların ve monitörlerin aydınlatma araştırma projeleri ve aydınlatma tasarımında kullanımının onaylanması
DUYGU ÇETEGEN MOREWOOD
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
JENNİFER A. VEİTCH
YRD. DOÇ. RAMAZAN ÇAĞLAR
- Image synthesis for depth estimation using stereo and focus analysis
Stereo ve fokus analiz yöntemleriyle derinlik algılaması için görüntü sentezlenmesi
FAHRİ TUNÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI