İnsansız hava araçlarının hafif bir derin öğrenme yöntemi ile sınıflandırılması
Classification of unmanned aerial vehicles using a lightweight deep learning method
Yazar: İSMAİL DEMİRDAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜKSEL TOKUR BOZKUR ; DOÇ. DR. HAKAN AÇIKGÖZ
GAZİANTEP İSLAM BİLİM VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son yıllarda, İnsansız Hava Araçlarının (İHA) askeri ve güvenlik bölgeleri haricinde sivil alanda da kullanılmaya başlanmasıyla tarım alanlarını ilaçlamada ve gözetlemede, orman yangınlarını tespit etmede ve söndürmede, nakliye, doğal yaşamı gözlemleme, havadan fotoğraf ve görüntü çekimi yapma, deprem sonrası oluşan hasarların tespiti ve keşif yapma gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Günümüzde üretilen İHA'lar çok farklı ebat, şekil, yapılandırma ve karakterde olabilmektedir. Bu durum, önemli ve kritik görülen yerlerde İHA'ların tespit edilmesini ve sınıflandırılmasını zorunlu hale getirmektedir. Bu tez çalışmasında, İHA'ları ve kuşları sınıflandırmak için yoğun blok ve dikkat mekanizmasından oluşan bir evrişimli sinir ağı modeli önerilmiştir. Tez çalışmasında, çevirimiçi olarak elde edilen bir veri seti toplanmış ve bu veri setindeki görüntülere veri arttırma işlemi uygulanmıştır. Önerilen derin öğrenme modelinin sınıflandırma performansını değerlendirmek için karşılaştırma çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalarda, ön eğitimli modellerden olan AlexNet, ResNet-101, MobileNet-v2, ShuffleNet ve GoogleNet tercih edilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmalarda, önerilen derin öğrenme modelinin doğruluk değeri %98.04 olarak hesaplanırken AlexNet, ResNet-101, MobileNet-v2, ShuffleNet ve GoogleNet'in doğruluk değerleri ise sırasıyla %91.50, %90.85, %92.81, %93.46 ve %94.77 olarak elde edilmiştir. Bu değerlerden önerilen yöntemin etkin bir sınıflandırma performansına sahip olmasının yanı sıra daha güvenilir sonuçları da garanti edebileceği değerlendirilmiştir.

Abstract:
In recent years, unmanned aerial vehicles (UAVs) have started to be used in civilian areas, apart from military and security zones, in many areas such as pesticides and surveillance in agriculture, detecting and extinguishing forest fires, transportation, observing natural life, taking aerial photographs and images, detecting and reconnaissance of damages after earthquakes. Today, the produced UAVs can have very different sizes, shapes, configurations and characteristics. This situation makes it necessary to detect and classify UAVs in important and critical places. In this thesis, a convolutional neural network model consisting of dense block and attention mechanism is proposed to classify UAVs and birds. Firstly, a dataset obtained as online was collected and data augmentation process was applied to the images in this dataset. Then, comparison studies were carried out to evaluate the classification performance of the proposed deep learning model. In these studies, pre-trained models namely AlexNet, ResNet-101, MobileNet-v2, ShuffleNet and GoogleNet were preferred. In the studies, the accuracy value of the proposed deep learning model was calculated as 98.04%, while the accuracy values of AlexNet, ResNet-101, MobileNet-v2, ShuffleNet and GoogleNet were obtained as 91.50%, 90.85%, 92.81%, 93.46% and 94.77%, respectively. From these values, it was evaluated that the proposed method not only has an effective classification performance but also can guarantee more reliable results.