İnsansız hava aracı görüntülerinden derin öğrenme yöntemleriyle nesne tanıma

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SEMİH MURAT

Danışman: ERDAL GÜVENOĞLU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

İnsansız hava araçlarının kullanımı ve önemi sürekli artmaktadır. Her geçen gün hayatın farklı bir alanında bu araçların kullanımıyla ilgili yeni bir gelişme yaşanmaktadır. Yaşanan bu gelişmeler sayesinde havadan alınan görüntülerde hem nitelik hem nicelik anlamında da artış olmaktadır. Havadan alınan görüntüler kullanılarak nesne algılama çalışmaları için en önemli ihtiyaçlardan birisi olan kaliteli ve büyük veri setleri insansız hava araçları ile giderilmiştir. Hem bu alanda hem de bilgisayarlı görü dünyasında yaşanan gelişmeler hava fotoğraflarından nesne algılama çalışmalarını daha da önemli bir hale getirmiştir. Özellikle evrişimsel sinir ağları dünyasında sürekli daha hızlı ve daha başarılı modeller geliştirilmektedir. Bu modellerin başarısının hava fotoğrafları ile de anlaşılması literatür için oldukça önemli ve gereklidir. Bu tez çalışmasında alanda eksik olduğu görülen son dönemde geliştirilmiş hızlı ve başarılı evrişimsel sinir ağları kullanılarak hava fotoğraflarından nesne algılama çalışmaları yapılmıştır. Deneysel çalışmalar sonucunda elde edilen sonuçlar grafiklerle anlaşılır bir şekilde analiz edilmiştir.