SAM alanlarında bulunan füze tiplerinin derin sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of SAM-based missiles with deep neural networks
Yazar: HİDAYET ERGİN
Danışman: PROF. DR. İLKE TÜRKMEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Sivil Havacılık = Civil Aviation
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Hareketli görüntü kayıtları = Moving image records ; Nesne tespiti = Object detection ; Radar görüntüleri = Radar images ; Silahlı insansız hava araçları = Armed unmanned aerial vehicles ; Uydu görüntüleme = Satellite imaging ; Video görüntüsü = Video image

Özet:
Bu tez çalışmasında, karadan havaya füze (Surface-to-Air-Missile-SAM) alanlarını tanımak ve bu alanları terabaytlarca dijital görüntü arasından tespit ederek SAM alanlarındaki füze tiplerini sınıflandırmak amacıyla, Derin Sinir Ağı (DSA) mimarilerinden Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) kullanılmıştır. Çalışmada, SAM alanlarında füzeleri tespit etmek ve sınıflandırmak amacıyla hem sıfırdan öğrenme hem de AlexNet, GoogLeNet, ResNet-18, ResNet-101, VGG-16, VGG-19, SqueezeNet klasik ESA modelleri kullanılarak transfer öğrenme yöntemi ile eğitim gerçekleştirilmiştir. Farklı performans parametreleri kullanılarak geliştirilen modellerin doğrulukları değerlendirilmiştir. Çalışmanın son kısmında insansız hava aracı (İHA)'nın uçuşunu simüle etmesi için tasarlanan bir modül üzerindeki Raspberry Pi 4 mikrobilgisayarı ile sınıflandırma yapılmıştır. Uygulama, bir mikrobilgisayar olan Raspberry Pi 4 8 GB (RPi) aracılığıyla 640x380 çözünürlüklü görüntülerle veri seti oluşturularak, Matlab programlama dili ve görüntü işleme teknolojisi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Mevcut veri seti kullanılarak elde edilen sonuçlarla başarılı bir şekilde sınıflandırma ve takip etme sağlanmıştır. Elde edilen simülasyon sonuçları ve deneysel sonuçlar, geliştirilen tekniklerin SAM alanlarındaki füze tiplerinin tespit edilmesinde ve sınıflandırılmasında başarılı bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.
Geliştirilen modeller ile SAM alanlarını hem doğru hem de insanlardan daha hızlı bulmak mümkündür ve bu modeller İHA otonom hedef tespit ve imha kabiliyeti kazandıracak çalışmalar için ön hazırlık niteliği taşımaktadır.

Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Evrişimsel Sinir Ağları, Nesne Tespit Etme

Abstract:
In this thesis, Convolutional Neural Networks (CNN) from Deep Neural Network (DNN) architectures were used to identify surface-to-Air Missile (SAM) fields and to classify missile types in SAM fields by detecting these areas from terabytes of digital images. In the study, both learning from scratch, and AlexNet, GoogLeNet, ResNet-18, ResNet-101, VGG-16, VGG-19, SqueezeNet classical CNN models were used to detect and classify missiles in SAM areas, using transfer learning method. Accuracies of different models were evaluated using different performance parameters. In the last part of the study, classification was made with the Raspberry Pi 4 microcomputer on a module designed to simulate the flight of an unmanned aerial vehicle (UAV). The application was carried out using Matlab programming language and image processing technology, by creating a data set with 640x380 resolution images via a microcomputer, Raspberry Pi 4 8 GB (RPi). Successful classification and follow-up were achieved with the results obtained using the existing data set. The simulation results and experimental results show that the developed techniques can be used successfully in detecting and classifying missile types in SAM areas.
With the developed models, it is possible to find SAM areas both accurately and faster than humans, and these models are preliminary for studies that will provide UAV autonomous target detection and destruction capability. 

Keywords: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Object Detection