Derin öğrenmeye dayalı yapay zekâ tekniği ile askeri uçak tiplerinin tespit edilmesi ve sınıflandırılması
Military aircraft with deep learning artificial intelligence technique detection and classification of types
Yazar: TOLGAHAN ÇOBANOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUAMMER AKÇAY
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Askeri uçaklar = Military aircraft ; Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; Derin öğrenme = Deep learning ; Transfer öğrenimi = Transfer learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Günümüzde derin öğrenme teknolojilerindeki gelinen nokta ile hayatın her alanında uygulanabilir hale gelmiştir. Yapay zekâ teknolojisi, 1950'li yıllardan itibaren bilgisayarların ya da makinelerin tıpkı insanlar gibi çeşitli iş ve işlemleri yerine getirmesi ve problemlere çözüm üretmesi ile başlamıştır. Yapay zekâ teknolojisi, veri madenciliği alanındaki gelişmeler ile makine öğrenimi kavramını ve bir süre sonra da makine öğreniminde kullanılan çok katmanlı hesaplamaların tek bir katmanda yapılmasına imkân sağlayan derin öğrenme kavramını ortaya çıkarmıştır. Derin öğrenme alanında elde edilen başarılı sonuçlar neticesinde insan beyninin nesneleri anlamlandırma, analiz etme ve sınıflandırma gibi yeteneklerini bilgisayarlara da kazandırmayı amaçlayan bilgisayarlı görü sistemleri ticari ve askeri birçok alanda yaygın olarak kullanılabilir.
Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı'na bağlı Savunma Sanayii Başkanlığı tarafından yürütülen Dost Düşman Tanıma Tanıtma Sistemi Tedarik ve Tersine IIF geliştirme Projeleri Sözleşmesi kapsamında yürütülen nesne sınıflandırma ve tanıma çalışmaları derin öğrenme ve bilgisayarlı görü alanındaki çalışmaların stratejik önemini göstermektedir. 
Bilgisayarlı görü sistemlerinde CNN'ler en yaygın ve başarılı derin öğrenme algoritmalarıdır. Bu çalışmada transfer öğrenmesi metodu ve en yaygın derin öğrenme mimarilerinden VGG16 kullanılmıştır.  Askeri savaş uçaklarının tespiti için veri seti MTARSI platformundan alınan uydu görüntüleri kullanılmıştır. Bu görüntüler kullanılarak eğitim ve test için 5 farklı uçak tipi kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Eğitim ve test sonuçlarından elde edilen verilere göre önerilen model ile askeri uçak tiplerinin sınıflandırılmasında %97,92, tespitinde ise %99 oranında başarı elde edilmiştir.

Abstract:
Today, with the point reached in deep learning technologies, it has become applicable in all areas of life. Artificial intelligence technology started in the 1950s with computers or machines performing various tasks and operations and producing solutions to problems, just like humans. Artificial intelligence technology has revealed the concept of machine learning with the developments in the field of data mining, and after a while, the concept of deep learning, which allows multi-layered calculations used in machine learning to be done in a single layer. As a result of the successful results obtained in the field of deep learning, computer vision systems, which aim to bring the abilities of the human brain such as making sense of objects, analyzing and classifying them to computers, can be widely used in many commercial and military fields.
Object classification and recognition studies carried out within the scope of the Friend Foe Recognition Identification System Procurement and Reverse IIF Development Projects Agreement carried out by the Presidency of Defense Industries under the Presidency of the Republic of Turkey show the strategic importance of the studies in the field of deep learning and computer vision.
CNNs are the most common and successful deep learning algorithms in computer vision systems. In this study, the transfer learning method and VGG16, one of the most common deep learning architectures, were used. Satellite images taken from the dataset MTARSI platform were used to detect military warplanes. Using these images, a data set was created using 5 different aircraft types for training and testing. According to the data obtained from the training and test results, 97.92% success was achieved in the classification of military aircraft types and 99% in the determination of the proposed model.