@article{article_1644324, title={Hava Araçları için Otonom İniş Sistemi: Derin Öğrenme ve Bilgisayarlı Görü Tabanlı Bir Yaklaşım}, journal={Journal of the Institute of Science and Technology}, volume={15}, pages={726–743}, year={2025}, DOI={10.21597/jist.1644324}, author={Şatır, Emre and Demirtaş, Elif and Ağdemir, Halim and Yıldız, Fatma}, keywords={Nesne tespiti, Hava araçları için otonom iniş, Derin öğrenme, Görüntü işleme, Veri artırma}, abstract={Son yıllarda, kullanım alanlarının genişlemesiyle birlikte, insanlı ve insansız hava araçları için güvenli park ve iniş sistemlerine duyulan ihtiyaç artmıştır. Bu çalışmada, hava araçlarının iniş süreçlerini optimize etmek ve iniş alanlarının güvenliğini değerlendirmek için YOLOv8 tabanlı bir nesne tespit modeli önerilmektedir. Geliştirilen sistem, görüntü işleme teknikleri ve yapay zeka algoritmalarını kullanarak potansiyel engelleri belirlemekte ve iniş alanlarının uygunluğunu analiz etmektedir. Çalışmada, çeşitli veri setleri kullanılmış ve veri artırma teknikleriyle modelin genelleme yeteneği güçlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen sistemin hava araçları için güvenli iniş bölgelerini yüksek doğrulukla belirleyebildiğini göstermektedir. Bu çalışma, havaalanlarında ve kentsel hava mobilitesi uygulamalarında güvenli ve otonom hava aracı iniş süreçlerini desteklemek için önemli bir katkı sunmaktadır.}, number={3}, publisher={Iğdır Üniversitesi}, organization={İzmir Katip Çelebi Üniversitesi}