Lazer işaretleri ile yapay zeka temelli hedef analizi
Artificial intelligence based target analysis with laser signals
Yazar: NEVZAT OLGUN
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Araç-gereçler = Equipments ; Cinsiyet = Gender ; Derin öğrenme = Deep learning ; Lazerler = Lasers ; Renk analizi = Color analysis

Özet:
Hedef türlerinin sınıflandırılması bilgisayarlı görme alanında popüler olmasına rağmen halen zorlu bir görevdir. Hedef türleri çalışılan alana göre materyal türleri, renkler, cinsiyet ve canlı/cansız varlıklar şeklinde olabilmektedir. Hedef tespit sistemlerinde genel olarak kameralar kullanılmaktadır. Düşük ve yüksek ışıklı ortamlarda kameraların kullanımı sistemlerin başarımının olumsuz etkilemekte ve hatta sistemin çalışmasını tamamen engellemektedir.  Bunların yanı sıra kameraların kullanımı günümüzde mahremiyet endişelerine sebep olmaktadır.
Bu tez çalışmasında lazerlerin tek yönlü ve aynı fazda yayılma özelliğinden ve ışığın nesnelerle olan etkileşiminden faydalanarak temassız olarak uzak mesafedeki materyal türlerinin tespiti, bir kişinin cinsiyetinin tespiti, bir materyalin renginin tespiti ve canlı/cansız varlıkların tespiti yapılmıştır. Bu amaçla hedefe lazer ışığı yansıtılmış ve hedeften yansıyan lazer ışığı elektro optik alıcı sensör yardımı ile sayısal işaret olarak kaydedilmiştir.  Kaydedilen bu lazer işaretleri veri hazırlama adımlarından sonra önerilen derin öğrenme ağında eğitilerek hedef türünün tespiti yapılmıştır.
Hedef türü tanımlama çalışması kapsamında yapılan deneysel uygulamalarda günlük hayatta sıklıkla kullanılan 10 farklı materyal türünün tespiti ortalama %93,62 başarım oranı ile yapılmıştır. Deneklerin kolundan alınan tek bir lazer işareti kullanılarak, cinsiyet tespiti ortalama %76,2 başarım oranı ile yapılmıştır. 9 farklı rengin tespiti ortalama %91,3 başarım oranı ile, canlı/cansız varlıkların tespiti ise ortalama %99,7 başarım oranı ile yapılmıştır. Bu tez çalışmasında farklı nem oranları, sis, gün ışığı ve karanlık gibi farklı atmosferik şartların önerilen hedef tespit yaklaşımları üzerindeki başarım etkisi de incelenmiştir.
Yapılan bu tez çalışmasında düşük güçlü tek bir lazer işareti ile önerilen yapay zekâ temelli yaklaşımlar kullanılarak uzak mesafedeki bir hedef türünün temassız olarak tespitinin yüksek başarım ile gerçekleştirilebileceği ortaya konmuştur.

Abstract:
Although classification of target types is popular in the field of computer vision, it is still a challenging task. Target types can be in the form of material types, colors, gender and living/inanimate objects depending on the area of study. In target detection systems, cameras are commonly used. The use of cameras in low and high light environments adversely affects the performance of the systems and even completely blocks the operation of the system. In addition of these, the use of cameras causes privacy concerns these days.
In this thesis study, by taking advantage of the unidirectional and coherent propagation of lasers and the interaction of light with objects, the detection of types of materials, the detection of a person's gender, the detection of the color of a material and the detection of living /inanimate objects were carried out contactless at a long distance. For this purpose, laser light was reflected to the target and the laser light reflected from the target was recorded as a digital signal with the help of an electro-optical receiver sensor. These recorded laser signals were trained in the deep learning network after the data preparation steps and the target type was determined.
In the experimental applications made within the scope of the target type identification study, the detection of 10 different types of materials that are often used in daily life was carried out with an average success rate of 93.62%. Using a single laser signal taken from the subjects' arm, gender determination was performed with an average success rate of 76.2%. The detection of 9 different colors was done with an average success rate of 91.3%, and the detection of living/inanimate objects with an average success rate of 99.7%.In this thesis, the effect of different atmospheric conditions such as different humidity rates, fog, daylight and darkness on the proposed target detection approaches has also been studied.
In this thesis study, it was revealed that non-contact detection of a target type at a long distance using artificial intelligence-based approaches proposed with a single low-power laser signal can be performed with high performance.