Dört rotorlu hava aracı ile görme tabanlı nesne takibi
Visual-based object tracking with four-rotor aerial vehicle
Yazar: ABDULAZİZ CEYLAN
Danışman: PROF. DR. BEŞİR DANDIL
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Havacılık Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Hem askeri hem de sivil sektörlerde insansız hava araçlarına olan ihtiyaç, son yıllarda önemli ölçüde artmıştır. Günümüzde insansız hava araçları arama kurtarma, hasar tespiti, keşif gibi alanların dışında istihbarat ve gözetleme gibi askeri alanlarda da çok önemli bir rol oynayarak, tehlikeli ortamlarda yapılacak görevlerde kullanılmaktadır. Çok çeşitli modelleri bulunan insansız hava araçlarından olan dört rotorlu insansız hava aracı, yüksek hareket kabiliyeti ile ön plana çıkmaktadır. 

     Tezde dört rotorlu insansız hava aracının görüntü tabanlı nesne takibi gerçekleştirilmiştir. Bunun için ilk önce dört rotorlu insansız hava aracının matematiksel modeli oluşturulmuştur. Nesne takip aşaması için  Parrot firmasının  Parrot AR.Drone 2.0 Power Edition ürünü kullanılmıştır. Nesne takip işleminde, cihazın ön kamerasından alınan görüntüler kullanılarak takip edilecek nesnenin renk, şekil ve koordinat bilgileri kullanılmıştır. Python programlama dilinde AT (Attention) komutları kullanılarak yazılan kod parçacıkları ile insansız hava aracının yapması istenilen hareketler gerçekleştirilmiştir. Görüntü işlemede önemli bir platform olan OpenCV'den faydalanılarak, hareketli nesnenin tespitinde renk özelliği ve şekil özelliği ayrı ayrı incelenerek işlem yapılmıştır. Sabit kameradan elde edilen görüntülerden hareketli nesnenin tespiti için renk ve şekil özellikleri birlikte kullanılarak Python programlama dilinde, nokta ve çekirdek tabanlı nesne takibi gerçekleştiren program oluşturulmuştur. Oluşturulan program ile dört rotorlu insansız hava aracına wifi üzerinden bağlantı kurularak, cihazın ön kamerasından elde edilen görüntüler kullanılmış ve görme tabanlı nesne takip işlemi gerçekleştirilmiştir. Autoflight programı üzerinden AR.Drone 2.0 ile bağlantı sağlanarak cihazın hareket halinde iken izlemiş olduğu rota çizgisi incelenmiştir. EZ-Builder programında  AR.Drone 2.0 üzerindeki kameradan alınan  görüntülerden RGB (Red-Green-Blue) renk uzayında kırmızı renkli hareketli bir nesnenin, HLS (Hue-Luminance-Saturation) renk uzayında sarı renkli hareketli bir nesnenin ve YCbCr (Luminance-Chrominance blue- Chrominance red) renk uzayında ise sarı ve yeşil renkli dikdörtgen nesnelerin sisteme tanıtılma ve takip işlemleri gerçekleştirilmiştir.


Anahtar Kelimeler: Dört Rotorlu İnsansız Hava Aracı, Görüntü İşleme, Nesne Takibi

Abstract:
The need for unmanned aerial vehicles in both the military and civil sectors has increased significantly in recent years. Today, unmanned aerial vehicles are used in missions, such as search and rescue, damage detection, and reconnaissance, as well as in military areas such as intelligence and surveillance. The four-rotor unmanned aerial vehicle of unmanned aerial vehicles with a wide variety of models comes to the forefront with its high mobility.

     In the thesis, an image-based object tracking of a four-rotor unmanned aerial vehicle was carried out. First of all, a mathematical model of a four-rotor unmanned aerial vehicle was created. Parrot AR.Drone 2.0 Power Edition of Parrot is used for object tracking. In the object tracking process, the color, shape and coordinate information of the object to be tracked are used by using the images taken from the front camera of the device. In the Python programming language, the desired movements of the unmanned aerial vehicle have been achieved with code fragments written using AT (Attention) commands. By using OpenCV which is an important platform in image processing, color feature and shape feature are examined and processed separately in detecting moving object. In order to detect moving objects from images obtained from fixed cameras, color and shape features were used together to create a program that performs point and core based object tracking in the Python programming language. The generated program was connected to the four-rotor unmanned aerial vehicle via wifi, using the images obtained from the front camera of the device, and visual-based object tracking was performed. By connecting with AR.Drone 2.0 through the Autoflight program, the route line that the device was watching while moving was examined. In the EZBuilder program, images taken from the camcorder on AR.Drone 2.0 in the RGB (Red-Green-Blue)color space, a red moving object, in a HLS (Hue- Luminance-Saturation) color space, a yellow moving object and in the YCbCr (Luminance-Chrominance blue-Chrominance red) color space, yellow and green rectangular objects introduction and follow-up procedures were carried out.


Key Words: Quadrotor Unmanned Air Vehicle, Image Processing, Object Tracking