Tek kamera ile hava aracı takibi ve telemetri sistemisenkronizasyonu
Aircraft tracking with a single camera and telemetry system synchronızation
Yazar: VOLKAN TUTAY
Danışman: PROF. DR. İRFAN KARAGÖZ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bir hava aracının tasarımında belki de en kritik faz olan uçuş testlerinde emniyet ve maliyet
faktörleri çok önemlidir. Emniyeti maksimuma çıkarmak ve maliyeti minimuma indirmek
için uçuş testlerinde, uçağa ait sensör ve aviyonik bilgilerin yer ekibi tarafından canlı olarak
izlenebilmesi ve gerekli müdahalenin yapılabilmesi için telemetri sistemleri geliştirilmiştir.
Bu sistemler radyo frekansı (RF) tabanlı sistemlerdir. Hava aracından toplanan veriler bir
anten aracılığı ile yayın yapılır ve yer istasyonundaki anten tarafından toplanır, yer
istasyonundaki işlemler sonrasında canlı olarak izlenebilir hale gelir. Uçuş testlerinde görsel
takip de RF takip kadar önemli bir yere sahiptir. Hem hava aracının izlenmesine hem de
sinyal karıştırması gibi durumlarda hava aracının nerede olduğu bilgisinin sağlanmasına
sağlar. Bu çalışma kapsamında, hareketli bir yer kamerasından hava aracının otomatik takibi
sağlanmıştır. Bu bağlamda literatürde sıklıkla yer alan derin öğrenme yöntemleri
kullanılmıştır ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Hava aracı kameradan uzaklaştıkça
küçülmekte ve öznitelik çıkarımı zorlaşmaktadır. Bu durumu engellemek için YOLOv3
algoritması tabanlı yeni bir sistem önerilmiştir ve başarı olarak R-CNN, Fast R-CNN, Faster
R-CNN ve YOLOv3 algoritmalarından daha iyi sonuç vermiştir, ancak YOLOv3
algoritmasından daha yavaş çalışmıştır. Tespit edilen hava aracı SORT algoritması ile takip
edilmiş ve yer kamerası hareket sağlanmıştır. Telemetri anteni ile yer kamerasının
senkronizasyonu ise simülasyon ile sağlanmıştır.

Abstract:
Flight testing, arguably the most significant phase in the design of an aircraft, places a high
value on safety and cost considerations. In order to maximize safety and reduce costs,
telemetry systems have been created so that the ground crew may monitor the sensor and
avionic data of the aircraft in real-time during flight tests and intervene as necessary. These
systems operate on radio frequency (RF). The data acquired from the aircraft is transmitted
by an antenna, collected by the antenna at the ground station, and can be viewed in real-time
following ground station activities. Visual tracking is just as crucial as RF tracking during
flight tests. It provides both aircraft monitoring and information on the aircraft's location in
situations such as signal jamming. Within the scope of this study, an airplane was tracked
automatically using a moving ground camera. In this context, methods often found in the
literature for deep learning were employed, and the outcomes were compared. As the
airplane recedes from the camera, it shrinks, making feature extraction more difficult. To
circumvent this, a novel system based on the YOLOv3 algorithm has been presented; it
produced better results than the R-CNN, Fast R-CNN, and Faster R-CNN algorithms, but it
was slower than the YOLOv3 algorithm. The SORT algorithm tracked the observed aircraft,
and ground camera movements were reported. Simulation provides the synchronization
between the telemetry antenna and the ground camera.