Derin öğrenme temelli havadan havaya insansız hava aracı tespiti
Deep learning based air to air unmanned aircraft detection
Yazar: VEYSEL KARANİ ÇETİNKAYA
Danışman: DOÇ. DR. SÜLEYMAN UZUN
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte insansız hava araçları (İHA) ile ilgili alanlarda önemli uygulamalar ve gelişmeler yaşanmaktadır. İHA'lar düşük maliyeti, pratik kullanımı ve çevikliği sayesinde sivil ve askeri uygulamalarda oldukça fazla tercih edilmektedir. İHA' lar özellikle, askeri gözetim ve izleme, telekomünikasyon, güvenlik, afet durumlarında arama-kurtarma, trafik gözetleme, iç veya dış mekan navigasyonu, sağlık hizmetleri, veri paylaşımı, yük taşımacılığı gibi operasyonlarında aktif bir şekilde kullanılmaktadır. İHA sistemlerinin kullanım alanlarının geniş olması ve yaygınlığının artması sadece olumlu sonuçlar doğurmamıştır. Devletlerin ve kurumların yanı sıra İHA'ları kötü niyetli örgütler ve kişilerde sıklıkla kullanmaya başlamıştır. Terör örgütleri ve art niyetli kişiler tarafından İHA' lar daha çok kamikaze şeklinde saldırı gerçekleştirmektedir. Bu tip saldırıların önceden tespit edilip engellenmesi pek de mümkün olmadığı için bir çok can ve mal kaybı yaşanmaktadır. Önleme yöntemlerinden olan GPS sinyallerinin karıştırılması meskun mahallerde günlük yaşamıda etkilediği için çok efektif bir çözüm sunmamaktadır. Bundan dolayı İHA tehdidi olma ihtimaline karşı sürekli olarak karıştırma sistemleri açık tutulmaktadır. Bunun yerine İHA'ların öncelikli olarak tespit edilmesi sonrasında İHA'ları bertaraf edici yada engelleyici sistemlerin kullanılması gerekmektedir. Özellikle meskûn mahal alanlarda bu İHA'ların tespit edilmesi oldukça zordur. Yerleşim yerlerinde bulunan binaların oluşturduğu manialar ve İHA'ların küçük olması sebebiyle bu maniların arasında kolaylıkla hareket edebilmesi İHA tespitini zorlaştırmaktadır. Klasik tipte radar ve algılama sistemleri bir noktada sabit olarak durduğu ve yayın yaptığı için maniaların oluşturduğu sutrelerin arkasını algılayamazlar. Bu çalışmada, meskûn mahal alanlarda bulunan İHA'lar başka bir İHA tarafından izlenmekte ve derin öğrenme tabanlı YOLO ağ mimarisi kullanılarak tespiti edilmektedir. Bu amaçla meskûn mahal alanlarında İHA görüntüleri alınarak bir görüntü veri tabanı oluşturulmuştur. Bu veri tabanı, uçuş esnasında bir dronun başka bir dronu görüntülemesinden oluşmaktadır. Oluşturulan görüntüler YoloLabelv1 yazılımı kullanılarak etiketlenmiştir. Bu veri seti kullanılarak YOLOv5 ve YOLOv8 derin öğrenme ağları eğitilerek dronların otomatik olarak tespit edilmesi sağlanmıştır. Bu çalışma ile hem kamusal alanda hem de yerleşim yerlerinde kötü amaçlı kullanılan dronların tespiti otomatik olarak yapılmaktadır.

Abstract:
Nowadays, Unmanned Aerial Vehicle (UAV) uses and innovations have grown significantly as a result of technological advancements. UAVs are highly preferred in civil and military applications thanks to their low cost, practical use, and agility. UAVs are actively used in military surveillance and monitoring, telecommunications, security, search and rescue in disaster situations, traffic surveillance, indoor or outdoor navigation, healthcare, data sharing, and freight transportation. The wide range of uses of UAV systems and their increasing prevalence have not only led to positive results. In addition to governments and institutions, malicious organizations and individuals have also started to use UAVs frequently. Terrorist organizations and people with malicious intentions use UAVs mostly in the form of kamikaze attacks. Since it is not possible to detect and prevent such attacks in advance, many lives and property are lost. Jamming GPS signals, which is one of the prevention methods, does not offer a very effective solution as it affects daily life in residential areas. This is because jamming systems are constantly kept on in case of a drone threat. Instead, UAVs should first be detected and then systems to eliminate or prevent UAVs should be activated. It is very difficult to detect these UAVs, especially in residential areas. The obstructions formed by the buildings in residential areas and the small size of the UAVs, which can easily move between these obstructions, make UAV detection difficult. Since conventional radar and detection systems are fixed at a point and broadcast, they cannot detect beyond the sutras formed by obstacles. In this study, drones in residential areas are tracked by another drone and detected using deep learning-based YOLO network architecture. For this purpose, an image dataset was created by taking drone images in residential areas. This dataset consists of a drone imaging another drone during flight. The images were labeled using YoloLabelv1 software. Using this dataset, YOLOv5 and YOLOv8 deep learning networks were trained to automatically detect drones. With this study, the detection of drones used for malicious purposes in both public and residential areas is done automatically.