Derin öğrenme kullanarak uçak tanıma
Aircraft recognition with deep learning
Yazar: ZEYNEL ÜNAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞADİ ŞEHAB
Türk Hava Kurumu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks

Özet:
Derin öğrenme, yapay sinir ağları ve büyük veri kümeleri kullanarak karmaşık 
problemleri çözmek için kullanılan bir makine öğrenme yöntemidir. Uçak tanımı da 
derin öğrenme tekniklerinin bir uygulama alanıdır. Derin öğrenme, uçak tanımı için 
görüntü işleme ve algılama görevlerinde kullanılabilmektedir. Örneğin, uçakları 
otomatik olarak tanımak için derin sinir ağları kullanılabilmektedir. Bu tür bir sistem, 
uçakların şekillerini, kanat ve motor düzenini, uçak boyutlarını ve diğer özellikleri 
analiz ederek uçakları doğru bir şekilde tanıyabilmektedir. Derin öğrenme, uçak 
tanımında radar, kızılötesi ve optik sensörlerden elde edilen verileri 
işleyebilmektedir. Bu veriler, derin sinir ağlarına beslenerek uçakların tespit 
edilmesi, sınıflandırılması ve izlenmesi gibi görevlerde kullanılabilmektedir. Ayrıca, 
derin öğrenme teknikleri uçak sistemlerinde anormallik tespiti ve arıza tahmini gibi 
önemli görevlerde de kullanılabilmektedir. Uçaklardan gelen sensör verileri, derin 
sinir ağları tarafından analiz edilerek normal çalışma durumları ve olası sorunlar 
arasındaki farklar tespit edilebilmektedir. Bu sayede uçaklarda "meydana 
gelebilecek arızalar önceden tahmin edilebilir ve uygun önlemler alınabilmektedir. 
Derin öğrenme, uçak tanımı konusunda çeşitli uygulamalara sahip olup uygulamalar
genellikle havacılık endüstrisinde güvenlik, bakım, planlama ve diğer alanlarda 
önemli katkılar sağlayabilmektedir. Ancak, bu sistemlerin güvenilirliği ve doğruluğu 
viii
için iyi bir veri seti ve sürekli güncellenen algoritmalar gerekmektedir. Derin 
öğrenme ile yapay gürültü giderme (yapay gürültü azaltma) için önerilen bir model, 
Convolutional Neural Networks (CNNs) tabanlı autoencoder modelleridir. 
Autoencoder, giriş verisini temsil etmek için bir kodlama işlevi oluşturan ve ardından 
bu kodlamayı orijinal girişe yeniden dönüştüren bir tür yapay sinir ağıdır. Gürültülü 
görüntüleri temizlenmiş (gürültüsüz) görüntülere dönüştürmek için bu tür bir model 
kullanılabilmektedir.
Özellikle, "Denoising Autoencoder" olarak bilinen bir tür autoencoder, gürültülü 
giriş verilerini temizlenmiş versiyonlarına dönüştürmek için eğitilmiş olup bu model, 
ağa gürültülü görüntüler verildiğinde, ağ gürültüyü azaltmak ve orijinal temiz 
verilere benzer görüntüler üretmek için otomatik olarak öğrenmektedir.
Derin Öğrenme modelleri ile yapılan savaş uçaklarının tanınması hakkında ortak 
çalışmalarda model daha fazla geliştirilerek %99 seviyelerine getirilmiştir.

Abstract:
Deep learning is a machine learning method that uses artificial neural networks and 
large datasets to solve complex problems. Aircraft recognition is an application area 
of deep learning techniques. Deep learning can be used in image processing and 
detection tasks for aircraft recognition. For example, deep neural networks can be 
used to automatically recognize aircraft. Such a system can accurately identify 
aircraft by analyzing their shapes, wing and engine arrangements, aircraft sizes, and 
other characteristics. Deep learning can process data obtained from radar, infrared, 
and optical sensors for aircraft recognition. This data can be fed into deep neural 
networks for tasks such as detecting, classifying, and tracking aircraft. Additionally, 
deep learning techniques can be used for important tasks like anomaly detection and 
fault prediction in aircraft systems. Sensor data from aircraft can be analyzed by deep 
neural networks to distinguish between normal operating conditions and potential 
issues. This allows for the prediction of potential faults in aircraft, enabling 
appropriate measures to be taken in advance. Deep learning has various applications 
in aircraft recognition, often providing significant contributions to the aviation 
industry in areas such as safety, maintenance, and planning. However, a good dataset 
and continuously updated algorithms are required for the reliability and accuracy of 
vi
these systems. A model proposed for artificial noise reduction using deep learning is 
Convolutional Neural Networks (CNNs)-based autoencoder models. An 
autoencoder is a type of artificial neural network that creates an encoding function 
to represent input data and then reconstructs the original input from this encoding. 
This type of model can be used to convert noisy images into cleaned (denoised) 
images. Specifically, a type of autoencoder known as a "Denoising Autoencoder" is 
trained to convert noisy input data into its cleaned versions. When noisy images are 
provided to the network, it automatically learns to reduce noise and produce images 
similar to the original clean data. In collaborative studies on recognizing fighter jets 
using deep learning models, the model has been further developed to achieve levels 
up to 99% accuracy.