Bulut tabanlı derin öğrenme kullanarak insansız hava araçları için gerçek zamanlı nesne algılama
Real-time object detection for unmanned aerial vehicles using cloud-based deep learning
Yazar: MEHMET BİLGE HAN TAŞ
Danışman: PROF. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana 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 ; Görüntü işleme = Image processing ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Nesne tanıma = Object recognition ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Amaç: Çalışma, zayıf işlem gücüne sahip ve hareket edebilen sistemlerin bulut servislerini kullanarak nesne algılayabilmesini sağlamak amacıyla yapılmıştır. Buna ek olarak, büyük veri oluşturmak için sürekli etiketleme işlemi yaparak veri seti genişletilmektedir. Çalışmada insansız hava aracıyla (İHA) bulut tabanlı derin öğrenme yöntemleri kullanarak nesne algılama yapılması hedeflenmiştir.
Yöntem: Çalışmada bulut servis sağlayıcı olan Google Colaboratory ile eğitim işlemleri yapılmıştır. Eğitim işlemleri YOLO tabanlı bir sistem olup, kendi ihtiyaçlarımız doğrultusunda parametreleri revize edilerek bir evrişimli sinir ağı oluşturulmuştur. Evrişimli sinir ağı modeli, görüntü verilerini istenen piksel aralıklarına getirerek, evrişim katmanlarındaki nöronlar arasında iletişim sağlamaktadır. Etiketli olmayan resimler etiketlenerek eğitime dahil edilmektedir. Bu sayede veri havuzunun sürekli bir biçimde büyütülmesi mümkündür. İHA'larda kullanılan mikrobilgisayarlar, bu işlemler için yetersiz kalması nedeniyle bulut tabanlı bir eğitim modeli oluşturulmuştur.
Bulgular: Çalışma sonucunda İHA hem manuel hem de otonom uçuş sağlayabilmektedir. Bulut tabanlı derin öğrenme modelleri istenen şekilde çalışmaktadır. Modelin doğruluğunu kayıp fonksiyonlarda görülen, düşük kayıplar ile göstermek mümkündür. Çalışmada ayrıca veri havuzu oluşturulmuş olup sürekli bir şekilde verileri bulutta tutmak mümkündür. LIDAR ile çevre etkileşimi gözlenmiş, hareketli ve hareketsiz nesnelerin fark edilmesi sağlanmıştır.
Sonuç: İHA gibi hareketli sistemlerde, düşük işlem güçlü mikrobilgisayarlar kullanılmaktadır. Eğitimlerin sağlanabilmesi için yüksek işlem gücüne sahip ekran kartlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Görüntü verileri üzerinde çalışırken güçlü ekran kartlarını kullanmak elzemdir. Böylece bulut hizmetleri kullanarak hem ekonomik açıdan hem de zaman açısından maliyet düşürülmüş. Bulut hizmetleri kullanarak eğitim hızlandırılmış, yüksek oranlı nesne tespitleri yapılmıştır. Etiketleme işlemleri yaparak, veri havuzu büyütülmüştür ve sürekli bir şekilde büyümeye devam edecektir. Bunlara ek olarak LIDAR kullanımının önemi belirtilmiştir ve çevre etkileşimi bu sayede artırılmıştır.

Anahtar Kelimeler:  Bulut Tabanlı Derin Öğrenme, LIDAR, İnsansız Hava Aracı, Gerçek Zamanlı Nesne Algılama, Nesne Tespiti, Evrişimli Sinir Ağları

Abstract:
Purpose: The study was carried out to enable mobile systems with weak processing power to detect objects using cloud services. In addition, it enlarges the dataset by continuously labeling it to create its own big data. In the study, it is aimed to make object detection using unmanned aerial vehicles and cloud-based deep learning methods.
Method: In the study, training procedures were carried out with the cloud service provider Google Colaboratory. Training processes are a YOLO-based system, and a convolutional neural network was created by revising the parameters of the system in line with our own needs. In the convolutional neural network model, communication between neurons in the convolutional layers is provided by bringing the image data to the desired pixel intervals. Unlabeled pictures are included in the training by being tagged. In this way, it is possible to continuously enlarge the data pool. Since the microcomputers used in unmanned aerial vehicles are insufficient for these processes, a cloud-based training model has been created.
Findings: As a result of the study, the UAV can provide both manual and autonomous flight. Cloud-based deep learning models work as desired. It is possible to show the accuracy of the model with the low losses seen in missing functions. In the study, a data pool has also been created and it is possible to keep the data in the cloud continuously. Environmental interaction was observed with LIDAR, and it was ensured that moving and stationary objects were noticed.
Results: With the study, low processing power microcomputers are used in mobile systems such as UAV. Graphics cards with high processing power are needed to provide training. It is essential to use powerful graphics cards when working on image data. Thus, by using cloud services, the cost has been reduced both in terms of economy and time. By using cloud services, training was accelerated and high-rate object detections were made. By doing tagging operations, the repository has been enlarged and will continue to grow continuously. In addition to these, the importance of using LIDAR is stated and environmental interaction is increased in this way.

Keywords:  Cloud Based Deep Learning, LIDAR, Unmanned Aerial Vehicle, Real Time Object Detection, Object Detection, Convolutional Neural Network