Hava görüntüleri üzerinde araç tespiti; istihbarat, keşif ve gözetleme açısından önemlidir. Ancak bu görev; düşük uzamsal çözünürlük, karmaşık arka plan, nesne üzerine düşen ışık/gölge farklılıkları ve nesnelerin çevre tarafından kamufle olması gibi sebeplerle zordur. Son zamanlarda geliştirilen CNN tabanlı ağlar umut vericidir ancak bu ağlar doğrudan küçük nesnelerin tespiti için yeterli değildirler ve ince ayara ihtiyaç duyarlar. Bu çalışmada daha hızlı RCNN algoritması ve görece büyük nesnelerin tespitinde başarısı kanıtlanmış ResNet ağı ile VEDAI veri kümesi üzerinde çalışılmıştır. Nesnelerin toplam görüntüdeki piksellerin 0.5×10−3’ü kadar az yer kapladığı görüntüler üzerinde başarım artırımı için daha hızlı RCNN algoritmasında değişiklikler ile çeşitli deneyler yapılmıştır. Deneyler sonucunda %74.9 ortalama hassasiyet elde etmenin mümkün olduğu gösterilmiştir.
ASELSAN A.Ş.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | January 15, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 4 Issue: 1 |
Dergimizin Tarandığı Dizinler (İndeksler)
Academic Resource Index | Google Scholar | ASOS Index |
Rooting Index | The JournalTOCs Index | General Impact Factor (GIF) Index |
Directory of Research Journals Indexing | I2OR Index
|