Yere nüfuz eden radar görüntülerinde  derin öğrenme ile askeri anlamda tehdit oluşturabilecek gömülü alanların tespiti
Detection of buried areas that can cause military threat with deep learning in ground penetreating radar images
Yazar: NİHAT ÖZSOY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DİKMEN
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Savunma Teknolojileri ve Sistemleri Ana Bilim Dalı / Savunma Elektroniği ve Yazılım Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Mayın = Mine ; Mayın tarlası = Minefield ; Mayın tespiti = Mine detection ; Radar = Radar ; Radar görüntüleri = Radar images ; Radar sistemleri = Radar systems

Özet:
Gömülü kara mayınlarının ve el yapımı patlayıcıların varlığı, özellikle ordular için dünyanın birçok bölgesinde ciddi bir tehdittir. Gömülü nesneleri tespit etmek ve sınıflandırmak için literatürde çeşitli teknikler önerilmiş ve geliştirilmiş olmasına rağmen, yüksek doğruluk performansı sağlayan otomatik ve kullanımı kolay sistemler hala araştırılmaktadır. Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) yakın zamanda görüntü sınıflandırma ve nesne algılama görevlerinde olağanüstü performans göstermiştir. Büyük miktarda veri ve donanım teknolojisindeki iyileşme, ESA'ndaki araştırmayı hızlandırmış ve son zamanlarda derin ESA mimarileri tanıtılmıştır. Dahası, yere nüfuz eden radar (YNR) yardımıyla gömülü nesnelerin tespiti için ESA da kullanılır hale gelmiştir. YNR, gömülü tehdit tespiti için en çok çalışılan yöntemlerden biridir. Bu tez çalışmasında kullanılan veriler araca monteli YNR sistemi kullanılarak toplanmıştır. Deneysel veri seti 8664 pozitif ve 8596 negatif YNR görüntüsünden oluşmaktadır. Bu tez çalışması, YNR verilerinde gömülü tehditlerin tespiti için yeni bir ESA mimarisi önermektedir. Önerilen ESA ile gerçekleştirilen sınıflandırmada 10 kat çapraz doğrulama kullanılmış ve ortalama yüzde 98 genel doğruluk elde edilmiştir. Önerilen ESA mimarisi  literatürde bilinen farklı ESA mimarileri ile de kıyaslanmıştır. Ayrıca, filtre sayısı, optimizasyon çeşitleri, dropout oranı ve auto encoder downsampling gibi farklı parametreler ile de test edilerek önerilen mimarinin avantaj ve dezavantajları ortaya konulmuştur.

Abstract:
The presence of buried landmines and improvised explosive devices is a serious threat in many areas around the world, especially for armies. Despite the fact that various techniques have been proposed and improved in the literature to detect and classify buried objects, automatic and easy to use systems providing high accuracy performance are still under research. Convolutional Neural Networks (CNNs) have recently shown outstanding performance on image classification and object detection tasks. The availability of large amount of data and improvement in hardware technology has accelerated the research in CNN, and in the recent times deep CNN architectures have been introduced. Moreover, CNNs are also used for the detection of buried objects with the help of ground penetrating radar (GPR). GPR is one of the most studied modalities for buried threat detection. The data used in  thesis was collected using a vehicle mounted GPR system. The experimental data set comprised of 8664 positive and 8596 negative GPR images. This study proposes a novel CNN architecture for the detection of buried threats in GPR data. In the classification performed with the proposed CNN, 10-fold cross-validation was used and an average overall accuracy of 98 percent was obtained. The proposed CNN architecture has also been compared with different CNN architectures known in the literature. In addition, the advantages and disadvantages of the proposed architecture are revealed by experimenting the architectural filter sizes, optimization types, dropout rates and auto encoder downsampling features.