Hava araçları ile alınan görüntülerden derin öğrenme ile felaketzede tespiti
Human - survivor detection for unmanned aerial vehicle with deep learning technics
Yazar: MUSTAFA GÖREN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT OLCAY ÖZCAN
Kırklareli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektronik = Electronics

Özet:
İnsansız hava araçlarından alınan görüntüler kullanılarak nesne, insan vb. tespit ve takip çalışmaları için en önemli ihtiyaçlardan biri kaliteli ve büyük veri setlerini oluşturmaktır. Söz konusu ihtiyacı gidermek amacı ile eğitim başarısı ispatlanmış bir veri kümesi ile eğitilmiş Evrişimsel Sinir Ağı'ndan (ESA – CNN Convolutional Neural Network) bilgi transferi yapılarak insan tespiti ve poz kestirimine göre felaketzede tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. İnsansız hava aracından alınan nesne ve insan görüntüleri yüksekten, kuşbakışı olarak çekilmektedir. Bu durum nesnelerin tanınmasını ve bu büyük görüntülerin gerçek zamanlı olarak işlenmesini zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada gerçek zamanlı veri işlemede oldukça hızlı olması dolayısıyla araştırmada 'You Only Look Once' YOLO-V5 ve YOLO-V7 algoritmaları kullanılmıştır. İnsansız hava aracından alınan görüntüleri işlemede karşımıza çıkan bir diğer zorluk ise az sayıda piksel ile temsil edilmelerinden dolayı küçük ve uzaktaki nesnelerin algılanmasıdır. Bu sebeple geniş alan görüntülerini incelemek amacıyla YOLO-V5 algoritması ile uyumlu çalışan SAHI çerçevesi kullanılmış olup YOLO-V7 algoritmasının poz kestirim özelliği kullanılarak sonuçlar benzer veriler üzerinden tartışılmıştır. 
Tez çalışması kapsamında gerçekleştirilen test veri seti deneme sonucunda YOLO-V5 nesne tanıma algoritması kullanılarak 0,8508 doğruluk oranı ve F1 Skoru 0,8701 elde edilmiştir. YOLO-V5 + SAHI algoritmasının test veri seti sonucunda ise 0,9055 doğruluk oranı ve F1 Skoru 0,9220 olarak elde edilmiştir. YOLO-V7 algoritması ile 0,8306 doğruluk oranı ve F1 Skoru ise 0,8531 olarak elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırıldıktan sonra gerçek zamanlı olarak afetzede tespit amacıyla farklı yüksekliklerden alınan görüntüler tez çalışmasında kullanılan tüm modeller tez çalışması kapsamında araştırılmıştır.

Abstract:
One of the most important needs for object, human, etc. detection and tracking studies using images from unmanned aerial vehicles is to create high quality and large data sets. In order to meet this need, human detection and human recognition according to posture was performed by transferring information from a Convolutional Neural Network (CNN Convolutional Neural Network) trained with a proven dataset. Object and human images taken from the unmanned aerial vehicle are taken from a bird's eye view from a height. This makes it difficult to recognize objects and process these large images in real time. In this study, 'You Only Look Once' YOLO-V5 and YOLO-V7 algorithms are used in this research because they are very fast in real-time data processing. Another challenge in processing images from an unmanned aerial vehicle is the detection of small and distant objects due to their small number of pixels. For this reason, the SAHI framework, which is compatible with the YOLO-V5 algorithm, was used to analyze wide-area images, and the results were discussed on similar data using the pose estimation feature of the YOLO-V7 algorithm. 
As a result of the test data set experiment conducted within the scope of the thesis study, an accuracy rate of 0.8508 and an F1 Score of 0.8701 were obtained using the YOLO-V5 object recognition algorithm. As a result of the test data set of the YOLO-V5 + SAHI algorithm, an accuracy rate of 0.9055 and an F1 Score of 0.9220 were obtained. With the YOLO-V7 algorithm, an accuracy of 0.8306 and an F1 Score of 0.8531 were obtained. After comparing the results obtained, all the models used in the thesis study were investigated within the scope of the thesis study for images taken from different heights for disaster victim detection in real time.