Uçaklarda hasara sebep olan pist üzerindeki yabancı madde kalıntılarının tespiti ve sınıflandırılmasında evrişimli sinir ağlarının kullanımı
The use of convolutional neural networks in the detection and classification of foreign object debris on runways causing damage to aircraft
- Tez No: 951089
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN TAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Bilim ve Teknoloji, Statistics, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları, Yapay sinir ağları, Convolutional neural networks, Artificial neural networks
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmada, uçaklarda hasara sebep olan ve uçuş güvenliğini tehdit eden pist üzerindeki yabancı madde enkazı ile mücadelede insan faktörüne tamamlayıcı olarak kalıntıların tespiti ve sınıflandırılmasında evrişimli sinir ağı modellerinden omurga ağı ResNet-50 olan RetinaNet modelinin kullanımı önerilmiştir. Modelin eğitiminde etiketli çevre koşulları sağlayan FOD-A veri kümesi kullanılmıştır. Elde edilen test bulgularına göre büyük boyutlu olan nesnelerin tespit ve sınıflandırılmasında doğruluk ve ayırt edilebilirlik artarken yüksek başarı elde edilmiş, nesne boyutu azaldığında ise nesnelerin tespiti ve sınıflandırılmasında doğruluk ve ayırt edilebilirlik azalırken başarı oranı da düşmüştür.
Özet (Çeviri)
In this research, the use of the RetinaNet model, with ResNet-50 as its backbone convolutional neural network, is proposed for the detection and classification of foreign object debris (FOD) on runways. This approach aims to complement human factors in combating FOD, which can cause damage to aircraft and threaten flight safety. The FOD-A dataset, providing labeled environmental conditions, was used to train the model. Test findings indicate that the accuracy and discriminability of detection and classification increased for larger objects, achieving high success. However, as the object size decreased, the accuracy and discriminability in detection and classification decreased, leading to a lower success rate.
Benzer Tezler
- Kesikli üretim sistemlerinde simülasyon ile programlama
Başlık çevirisi yok
ERTAN KANDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÜretim Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET GÜNEŞ GENÇYILMAZ
- Bir küresel reflektör üzerinde uyarılan yüzey akımları
Surface currents induced on a perfectly conducting spherical reflector
TANER ŞENGÖR
Doktora
Türkçe
1983
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. MİTHAT İDEMEN
- One-loop structure of non-line ar sigma models in symmetric spaces
Başlık çevirisi yok
YUSUF İPEKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. NAMIK K. PAK
- T.T.K. Gelik İşletmesi ocaklarında rastlanan solunabilir tozların kuvars içeriklerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
SEFAİL YAPRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Maden Mühendisliği ve MadencilikHacettepe ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VEDAT DİDARİ