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: Bilim ve Teknoloji, İstatistik, Science and Technology, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
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
- Aeroelastic analysis of 2 dof typical airfoil section modeled with shape memory alloy springs
Şekil hafızalı alaşım yayı ile örneklenmiş iki serbestlik dereceli kanat profilinin aeroelastik çözümlemesi
OSMAN DAĞLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ORHAN KAYA
- Daralan kesitli katmanlı kompozit kirişlerin serbest titreşim analizi
Free vibration analysis of laminated tapered composite beam
BERKE TÜRKKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL
- Uçaklar için statik elektrik yükü çökelme durumunun incelenmesi ve yıldırım çarpma durumu analizleri
Investigation of precipitation static condition and lightning strike condition analysis for aircraft
FURKAN AKBULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Uçaklarda buzlanma olaylarının incelenmesi
The research of at aircraft icing
KEVSER DİNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Makine MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI AKÇAY
- Grafen oksit ve bitkisel yağ bazlı poliüretandan elde edilen kompozitlerin kaplama performanslarının incelenmesi
Investigation of coating performances of composites obtained from graphene oxide and vegetable oil based polyurethanes
BERİL OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLHAYAT SAYGILI