Açık kaynaklı uydu görüntülerinde derin öğrenme yöntemleri kullanılarak uçak tespiti ve uçak tiplerinin belirlenmesi
Detection of aircraft and determination of aircraft types using deep learning methods in open source satellite images
Yazar: YUNUS EMRE AYDIN
Danışman: PROF. DR. UĞUR AVDAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Nesne tanıma = Object recognition ; Uydu görüntüleri = Satellite images ; Uçaklar = Airplanes

Özet:
Yapay zekanın son yıllara damga vuracak derecede gelişmesiyle beraber derin öğrenme ve nesne tespiti kavramları çok popüler olmuştur. Özellikle bilgisayar donanımlarının ve bulut teknolojisinin gelişmesiyle beraber derin öğrenme herkes için ulaşılabilir ve uygulanabilir olmuştur. Nesne tespitinin yaygınlaşmasındaki en önemli faktör ise uydu, kamera, lens vb. teknolojilerindeki gelişmeler ile yüksek çözünürlüklü görüntülerin kolaylıkla elde edilebilir olmasıdır. Bu bağlamda özellikle uydu görüntüsü özelinde yapılan analiz çalışmaları hem sivil hem de askeri alanda oldukça yaygınlaşmıştır. Görüntüde nesne tespiti, nesne tanıma ve sınıflandırmanın otomatik olarak yapılması önemli bir ihtiyaçtır. Yolların, binaların, ekim alanlarının, havalimanlarının, uçakların, askeri alanların, hastanelerin, okulların, ormanların ve daha birçok nesnenin tespiti uydu görüntülerinde yapılabilmektedir. Bu nesneler içerisinde uçak tespiti dikkat çekmektedir. Uçakların tespit edilmesi ve tipinin belirlenmesi askeri açıdan stratejik seviyede önemlidir. Buradan yola çıkarak yapılan tez çalışmasında askeri nakliye, savaş ve yolcu tipi olmak üzere üç farklı uçak tipi belirlenmiştir. Nesne tespitinin başarıyla çalışması için yüzün üzerinde sivil ve askeri meydan incelenerek toplamda 529 adet özgün uydu görüntüsü indirilmiş, 917 adet nakliye uçağı, 1056 adet savaş uçağı, 966 adet yolcu uçağı olmak üzere toplam 2939 adet özgün uçak görüntüsü içeren bir veri kütüphanesi oluşturulmuştur. Uçakların tespiti için CenterNet Hourglass, YOLOR ve YOLOv7 algoritmaları kullanılmış, algoritmaların başarısı F1 skoru analizi ile değerlendirilmiştir. Sonuç olarak YOLOv7 %99,3, YOLOR %94,2 ve CenterNet Hourglass %79,6 F1 analiz skoru elde etmiştir.

Abstract:
The concept of deep learning has become very popular with the development of artificial intelligence in recent years. Especially with the development of computer hardware and cloud technology, deep learning has become accessible and applicable for everyone. The most important factor in the spread of object detection is that high resolution images can be easily obtained with the developments in satellite, camera, lens, etc. technologies. In this context, analysis studies particularly on satellite imagery have become widespread in both civil and military fields. Automatic object detection, object recognition and classification in the image is an important requirement. Detection of roads, buildings, plantations, airports, airplanes, military areas, hospitals, schools, forests and many other objects can be made in satellite images. Aircraft detection draws attention among these objects. Detecting the aircraft and determining the type of aircraft is important at the military strategic level. Based on this, in the thesis study, three different aircraft types were determined as military transport, combat and passenger type. In order for the object detection to work successfully, over a hundred civil and military airports were examined and a total of 529 original satellite images were downloaded. The data set containing a total of 2939 original aircraft images, including 917 transport planes, 1056 warplanes and 966 passenger planes was created. CenterNet Hourglass, YOLOR and YOLOv7 algorithms were used for detection of aircraft, and the success of the algorithms was evaluated with F1 score analysis. As a result, YOLOv7 achieved an F1 analysis score of 99.3%, YOLOR 94.2% and CenterNet Hourglass 79.6%.