İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti
Öz
Günümüzde, İnsansız Hava Araçları(İHA) sınır güvenliği, sahil güvenliği, savunma, saldırı başta olmak üzere arama kurtarma, zirai ilaçlama, yangın söndürme gibi geniş bir kullanım alanına sahiptir. Bununla beraber İHA’nın bazı görevleri otonom bir şekilde yerine getirebilmesi ise bilgisayarlı görü sisteminin buna entegresi ile olur. Bu alandaki uygulamalarından biri olan havadan nesne tespiti uygulamaları, uzaklık, yakınlık kavramlarına bağlı olarak farklı boyutlardaki nesneleri tespit edememe, yavaş tespit, yanlış tahminleme gibi çeşitli hatalar içerebilir. Derin Öğrenme(DÖ) uygulamaları ile bu hataları en aza indrilebilir. Bu çalışmada VRAT[1] video setinden alınan görüntülerle YOLOv3 DÖ ağı eğitilmiş ve daha sonra DJI Mavic 2 Zoom İHA kamerasından elde edilen görüntülerle tekrar eğitim yapılarak videodaki araçların ve yayaların tespiti sağlanmıştır. Eğitim ve test süreci Google Colab Tesla T4 GPU makinesinde gerçekleştirilmiştir. Modelin performansı ilk ve ikinci eğitim için Loss, mAP 2.345, %79 ve 1.171, %70.09 olarak bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Dicle Üniversitesi DÜBAP
Proje Numarası
DÜBAP MÜHENDİSLİK.19.007
Kaynakça
- [1] The Virat Video Dataset, 11 Jan 2012. Erişim Tarihi: 18 Mayıs 2020. https://viratdata.org/
- [2] O. Bayraktar , F. Özdemir , Ö. Çetin ve G. Yılmaz , "İnsansız Hava Araçları İçin Otonom İniş Sistemi Simülatörü Tasarımı", lişim Teknolojileri Dergisi, c. 5, sayı. 2, ss. 1-8, Mayıs 2012.
- [3] B. Bender, M. E. Atasoy ve F. Semiz, “Deep Learning-Based Human and Vehicle Detection in Drone Videos”, 2021 6th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), (pp. 446-450), September 2021.
- [4] Bayhan, Erdem, et al. "Deep Learning Based Object Detection and Recognition of Unmanned Aerial Vehicles." 2021 3rd International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA). IEEE, 2021.
- [5] T. Tang, Z. Deng, S. Zhou, L. Lei ve H. Zou, “Fast vehicle detection in UAV images”, 2017 International Workshop on Remote Sensing with Intelligent Processing (RSIP), (pp. 1-5), May 2017.
- [6] J. Lee, J. Wang, D. Crandall, S. Šabanović ve G. Fox, “Real-time, cloud-based object detection for unmanned aerial vehicles”, 2017 First IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC), (pp. 36-43), April 2017.
- [7] MAVIC 2 Specs - Mavic 2 Zoom, DJI, Erişim Tarihi:12 Ocak 2022. https://www.dji.com/mavic-2 ?site=brandsite & from=insite_search
- [8] H. V. Karakuş, Darknet YOLOv3 hızlı bakış, 2020. Erişim tarihi: 23 Kasım 2021. https://medium.com/@karakus.haciveli/darknet-yolov3-ızlı-bakış-ddc9cd5582ea
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
23 Mart 2023
Gönderilme Tarihi
20 Ekim 2022
Kabul Tarihi
18 Mart 2023
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2023 Cilt: 14 Sayı: 1
APA
Arserim, M. A., & Usta, A. (2023). İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 14(1), 9-15. https://doi.org/10.24012/dumf.1191160
AMA
1.Arserim MA, Usta A. İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti. DÜMF MD. 2023;14(1):9-15. doi:10.24012/dumf.1191160
Chicago
Arserim, Muhammet Ali, ve Ayşan Usta. 2023. “İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti”. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 14 (1): 9-15. https://doi.org/10.24012/dumf.1191160.
EndNote
Arserim MA, Usta A (01 Mart 2023) İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 14 1 9–15.
IEEE
[1]M. A. Arserim ve A. Usta, “İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti”, DÜMF MD, c. 14, sy 1, ss. 9–15, Mar. 2023, doi: 10.24012/dumf.1191160.
ISNAD
Arserim, Muhammet Ali - Usta, Ayşan. “İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti”. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 14/1 (01 Mart 2023): 9-15. https://doi.org/10.24012/dumf.1191160.
JAMA
1.Arserim MA, Usta A. İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti. DÜMF MD. 2023;14:9–15.
MLA
Arserim, Muhammet Ali, ve Ayşan Usta. “İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti”. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, c. 14, sy 1, Mart 2023, ss. 9-15, doi:10.24012/dumf.1191160.
Vancouver
1.Muhammet Ali Arserim, Ayşan Usta. İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti. DÜMF MD. 01 Mart 2023;14(1):9-15. doi:10.24012/dumf.1191160
Cited By
İnsansız Hava Araçlarında Nokta Bulutu Verisi Kullanılarak İniş Pisti Uygunluk Analizi
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.35234/fumbd.1393959Hava Araçları için Otonom İniş Sistemi: Derin Öğrenme ve Bilgisayarlı Görü Tabanlı Bir Yaklaşım
Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.21597/jist.1644324