Kızılötesi görüntülere örüntü tanıma uygulanması
Pattern recognition applied to infrared images
Yazar: YUSUF FURKAN YÜCESOY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞRI ŞAHİN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görsel nesne tanıma = Visual object recognition

Özet:
Nesne tespit algoritmaları, otonom sürüş, tıbbi görüntüleme, gözetim, perakende analitiği ve 
endüstriyel otomasyon gibi çeşitli alanlarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Askeri 
uygulamalarda, nesne tespit algoritmaları, tehlikeleri doğru bir şekilde tespit etmeye 
yardımcı olan özel kızılötesi kameralar ile kullanılarak akıllı kararlar almak ve görev 
başarısını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, popüler derin öğrenme tabanlı 
nesne tespit algoritmalarının (YOLOv8, YOLOv9, YOLO Ghost P2, RT-DETR) 
performansları, özellikle tank tanıma üzerinde durularak, yakın kızılötesi (NIR), kısa dalga 
boylu kızılötesi (SWIR), orta dalga boylu kızılötesi (MWIR) ve uzun dalga boylu kızılötesi 
(LWIR) gibi çeşitli kızılötesi spektrumlarda incelenmiştir. Çalışma kapsamında sanal askeri 
bir simülasyon ortamı oluşturulmuş ve aynı sahnelere ait görüntüler dört farklı kızılötesi 
bantta sentezlenmiştir. Dört farklı kızılötesi banttaki nesne tespit algoritmalarının 
performans sıralamalarının NIR, SWIR, MWIR ve LWIR şeklinde olduğu gözlemlenmiştir. 
Kızılötesi görsellerde nesne tespiti için en uygun kızılötesi bandın NIR, en düşük performans 
gösteren bandın ise LWIR olduğu sonucuna varılmıştır. Bu çalışma, nesne tespit 
algoritmalarının farklı spektrumlar altındaki kızılötesi görüntülerde nasıl performans 
gösterdiğine dair anlayışı artırarak, özellikle kızılötesi tank görüntüleri bağlamında kızılötesi 
görüntüleme sistemlerinin tasarımı ve optimizasyonu için içgörüler sunmaktadır.

Abstract:
Object detection algorithms have made significant advancements in various fields like 
autonomous driving, medical imaging, surveillance, retail analytics, and industrial 
automation. In military applications, object detection algorithms can be used with special 
infrared cameras to help spot dangers accurately, which is crucial for making smart decisions 
and achieving mission success. In this study, the performance of the popular deep learning
based object detection algorithms YOLOv8, YOLOv9, YOLO Ghost P2, RT-DETR is 
investigated across various infrared spectra, including near-infrared (NIR), short
wavelength infrared (SWIR), mid-wavelength infrared (MWIR), and long-wavelength 
infrared (LWIR), with particular emphasis on tank recognition. As part of the study, a virtual 
military simulation environment was created, and images of the same scenes were 
synthesized in four different infrared bands. The performance rankings of the object 
detection algorithms in the four different infrared bands were observed to be in the order of 
NIR, SWIR, MWIR, and LWIR. It was concluded that the most suitable infrared band for 
object detection in infrared images is NIR, while the least effective band is LWIR. This study 
contributes to understanding how object detection algorithms perform in infrared images 
under different spectra, providing insights for the design and optimization of infrared 
imaging systems, particularly in the context of infrared tank imagery.