Farklı Derin Öğrenme Algoritmalarının Gerçek Zamanlı İHA Tespitine Etkileri
Effects of Different Deep Learning Algorithms on Real-Time UAV Detection
Yazar: Arıcı, Ferda Nur; Orhan, Hediye
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 12 No. 2, 2023
Anahtar kelimeler: Information Systems Education ; Bilgi Sistemleri Eğitimi ; Information Systems (Other) ; Bilgi Sistemleri (Diğer) ; iha,görüntü işleme,derin öğrenme,opencv,yapay zekâ. ; uav,image processing,deep learning,opencv,artificial intelligence

Ülkemizde ve dünyada havacılık sektörü sürekli olarak gelişmektedir. Değişen ve gelişen teknolojiler ile birlikte insansız hava araçları (İHA) da pek çok sektörde farklı amaçlar doğrultusunda kullanılmaya başlanmıştır. İHA’ların kullanım alanlarına; başta askeri uygulamalar olmak üzere, jeolojik ve meteorolojik araştırmalar, doğal afet yönetimi, tarımsal keşifler, ulaştırma, yeryüzünün haritalanması ve üç boyutlu modelleme örnekleri verilebilir. Ülkemizde askeri alanda İHA kullanımı her geçen gün artmaktadır. Bunların başında hedef tespiti, hedef vuruşu ve hedef takibi gelmektedir. Hedef vuruşunda İHA üzerindeki kameralar ile hedef tespit edildikten sonra vuruş gerçekleştirilmektedir. Hedefin doğru tespit edilmesi çok önemlidir. Bir İHA’nın tam otonom görevini gerçekleştirebilmesi için hedefleri tespit edip kaçış manevraları uygulaması gerekmektedir. Bunun için hedef tespitinin doğruluk değeri yüksek olmalıdır ve gerçek zamanlı olarak çalışmalıdır. Bu araştırmadaki amaç bir İHA’nın otonom görevi sırasında gerçek zamanlı olarak hedefi tespit etmesini sağlamaktır. Araştırma amacı doğrultusunda hedef İHA’nın tespiti için yapay zekâ teknikleri kullanılmıştır. Gerçek zamanlı hedef tespiti için oluşturulan veri seti farklı algoritmalar ile eğitilip orantılı olarak yüksek doğruluk değeri ve saniyede yüksek görüntü sayısı (frame per second (FPS)) veren algoritma seçilmiştir. Elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir. Böylece gerçek zamanlı hedef tespiti yapılmıştır.

The aviation industry is constantly developing in our country and around the world. With changing and developing technologies, unmanned aerial vehicles (UAVs) have begun to be used for different purposes in many sectors. Usage areas of UAVs; Military applications, geological and meteorological research, natural disaster management, agricultural exploration, transportation, earth mapping and three-dimensional modeling can be given as examples. The use of UAVs in the military field in our country is increasing day by day. The most important of these are target detection, target shooting and target tracking. In target shooting, the hit is carried out after the target is detected with the cameras on the UAV. It is very important to identify the target correctly. In order for a UAV to perform its fully autonomous mission, it must detect targets and perform escape maneuvers. For this, the accuracy of target detection must be high and it must work in real time. The aim of this research is to enable a UAV to detect the target in real time during its autonomous mission. In line with the research purpose, artificial intelligence techniques were used to detect the target UAV. The data set created for real-time target detection was trained with different algorithms and the algorithm that gave proportionally high accuracy and high frame per second (FPS) value was selected. The results obtained were analyzed. Thus, real-time target detection was achieved.