Uçak görüntülerinin sınıflandırılmasında farklı yapay zeka algoritmalarının performansı
Performance of different artificial intelligence algorithms in classification of aircraft images
Yazar: ÖZGÜN DEVRİM KILIÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR ÖZTÜRK ÖZDEMİR
Milli Savunma Üniversitesi / Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Fotoğraf = Photograph ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Uçaklar = Airplanes ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Gelişen teknoloji ile birlikte yüz, nesne, ses veya hareket tespiti konusunda klasik yazılımların aldığı sonuçlar düşük doğruluklu ve yavaş kalmaktadır. Bunun yerine yapay zekâ uygulamaları geliştirilerek daha büyük veri setleriyle birlikte daha hızlı ve başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Sürekli geliştirilen algoritmalar ve modeller nesne tespiti konusunda bu teknolojilerin kullanılmasını daha da cezbedici hale getirmiştir. Kullanılan algoritmalar birbiriyle kıyaslanarak şartlara göre kullanıcı için en başarılı ve en hızlı algoritmanın tespit edilmesi önemli hale gelmektedir. Bu çalışmada uçak görüntülerini tespit etmek için aynı veri seti üzerinden Haar sınıflandırıcı ve YOLO algoritmaları kullanılmıştır. Çekilen uçak fotoğrafları üzerinden etiketleme yapılmış ve veri setleri oluşturulmuştur. Nesnelerin sınıfını belirlemek için internet üzerinden hazır eğitim setlerinden de yararlanışmıştır. İlk safhada Haarcascade sınıflandırcısı eğitilmiş ve görüntüler teker teker bu algoritma üzerinden tespit edilmeye çalışılmıştır. İkinci safhada YOLO (You Only Look Once) algoritması üzerinden veri setimizdeki görüntüler tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu iki  farklı algoritma ile yapılan nesne tespiti başarıları karşılaştırma matrisi, doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru ölçütleriyle kıyaslanmıştır. Kıyaslama sonrasında nesne tespit algoritmasının başarısı tablolar halinde,  algoritma başarısı değerlendirme ölçütleri ise grafikler ve tablolar  halinde gösterilmiş ve değerlendirilmiştir.

Abstract:
With the developing technology, the results of classical software on face, object, sound or motion detection remain low accuracy and slow. Instead, by developing artificial intelligence applications, faster and more successful results are obtained with larger data sets. It's about making these technologies even more attractive to drive their constant concentration and modelling. By comparing the terminations used, it becomes important to determine the most successful and fastest completion for the user according to the comparison conditions. Haar classifier and YOLO observations were used on the same dataset to detect this different aircraft camera. He also benefited from ready-made training sets over the internet to determine the class of objects. In the first stage, the Haarcascade classifier was learned and the displayed one by one was tried to be determined through this process. In the second stage, the images in our data set were tried to be determined through the execution of YOLO (You Only Look Once). The object results achieved by these two different evaluations were compared with the comparison matrix of achievements, accuracy, precision, precision and F1 score measurements. After the comparison, object detection was shown in experimental tables, and success evaluation criteria were shown and evaluated in graphics and tables.