Çoklu spektral bantlardaki görüntüleri kullanarak derin öğrenme ile nesne algılama ve tanıma
Object detection and recognition with deep learning using images in multiple spectral bands
Yazar: ZEYNEP YILDIZ
Danışman: PROF. DR. ZİYA TELATAR
Milli Savunma Üniversitesi / Alparslan Savunma Bilimleri Enstitüsü / Askeri Elektronik Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Askeri Elektronik Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Çoklu Spektral Bantlardaki Görüntüleri Kullanarak Derin Öğrenme ile Nesne Algılama ve Tanıma Zeynep YILDIZ Millî Savunma Üniversitesi, Alparslan Savunma Bilimleri Enstitüsü Ankara, Temmuz 2021 Bu tez çalışmasında çoklu speketral bantlarda elde edilen görüntüler ile derin öğrenme mimarisi kullanarak eş zamanlı nesne tespiti ve sınıflandırması çalışılmıştır. Tezdeki başlıklar; sınıflandırmanın yapılabilmesi için takip edilmesi gereken adımları içerecek şekilde belirlenmiştir. Ağın eğitilmesinde ve eğitim sonuçlarının grafik halinde elde edilmesinde MATLAB programı kullanılmıştır. Tezin ilk bölümünde; Sayısal Görüntü İşleme ve Derin Öğrenmenin tarihine kısaca değinilmiş, bu kapsamda literatürde yapılan çalışmalara yer verilmiştir. İkinci bölümde; kızılötesi (Infrared) ve görünür bölge görüntüleri ile bu görüntülerin elde edilmesini sağlayan ışık bantları (Elektromanyetik Spektrum) hakkında bilgi verilmiş, elde edilen görüntülerin bir derin öğrenme ağını eğitecek veri haline getirilebilmesi için yapılması gereken işlemleri açıklayabilmek maksadıyla sayısal görüntü işlemenin ilgili alanlarına değinilmiştir. Üçüncü bölümde derin öğrenme konusu ele alınmıştır. Dördüncü bölümde kullanılan materyal ve yöntem elde edilen sonuçlarla birlikte açıklanmıştır. Sonuç ve tartışma kısmında elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. 
 
Anahtar Sözcükler: Elektromanyetik Spektrum, Sayısal Görüntü İşleme, Derin Öğrenme

Abstract:
National Defense University, Alparslan Institute of Defense Science Ankara, July 2021 In this thesis, synchronous object detection and classification with deep learning were studied using images obtained in multiple spketral bands. Titles in the thesis; It was determined to include the steps to be followed in order to make the classification. MATLAB program was used in training the network and obtaining the training results in graphics. In the first part of the thesis; The history of Digital Image Processing and Deep Learning has been briefly mentioned, and the studies in the literature are included in this context. In the second part; Information about infrared and visible region images and the light bands (Electromagnetic Spectrum) that provide these images are given, and the related fields of digital image processing are mentioned in order to explain the procedures to be done in order to transform the obtained images into data that will train a deep learning network. In the third part, deep learning is discussed. In the fourth chapter, the material and method used are explained together with the results obtained. The results obtained in the conclusion and discussion part have been evaluated. 
 
Keywords : Electromagnetic Spectrum, Digital Image Processing, Deep Learning