İnsansız hava araçlarında gömülü yapay zeka tabanlı görüntü eşleştirme yöntemi ve uygulaması
Embedded artificial intelligence based image matching method and application in unmanned aerial vehicles
Yazar: ENGİN ÖKSÜZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TANKUT AKGÜL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Görüntü eşleme = Image matching

Özet:
İnsansız Hava Araçları (İHA) günümüzde fotoğraf, gözetleme, haritalama ve araştırma amaçlı olarak yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bir İHA'nın hava görevlerini sorunsuz bir şekilde yerine getirebilmesinin ön koşulu, kendi konumunun doğru bir şekilde konumlandırılmasıdır. Geleneksel İHA navigasyonu, konumlandırma için Küresel Navigasyon Uydu Sistemine (GNSS) dayanır; ancak bu sistem istikrarsızlık ve girişime yatkınlık gibi dezavantajlara sahiptir. İHA uygulamalarının hem endüstriyel hem de araştırma senaryolarında hızlanan gelişimi göz önüne alındığında, bu hava sistemlerinin, görüntü tabanlı yöntemlerle şehir içi veya kırsal ortamlarda yerelleştirilmesi ihtiyacı da artmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında bir İHA'nın coğrafi koordinatlarını hesaplamak için derin öğrenme tabanlı özelliklerden yararlanan görsel tabanlı bir konumlandırma algoritması geliştirilmiş ve çalışması yapılmıştır.

Abstract:
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), also known as drones, have brought about a revolutionary transformation in various sectors, ranging from aerial photography and surveillance to mapping and scientific research. As the use of UAVs increases, the need for robust alternative positioning techniques based on image analysis becomes increasingly important. With advancements in image processing, image sensors have become the primary and standard sensors for UAVs.
The success of UAV missions heavily relies on accurate positioning provided through the Global Navigation Satellite System (GNSS). However, in certain situations, the GNSS system can be unstable and experience signal reception issues. For instance, GPS signals can weaken or be completely lost in indoor environments, densely built-up areas, or due to signal interference. In such cases, an alternative method is needed to determine the UAV's position and maintain its navigation.
In this research, we propose an innovative and sophisticated image-based positioning algorithm that effectively addresses challenges in complex environments using deep learning methods. The primary objective of the research is to provide a reliable positioning mechanism for UAVs using images captured by a camera mounted on the UAV and open-source satellite imagery. The method relies on deep learning models that extract recognizable features of various elements, such as buildings, roads, rivers, and forest edges, and match these features with static satellite images to determine the UAV's position. This new positioning method provides a reliable alternative in case of GNSS signal disruption or unreliability, ensuring that UAVs can reach their intended destinations or safely land at pre-defined points. This new positioning method significantly enhances the overall reliability of UAV navigation and offers unique potential for various UAV applications.