İnsansız hava aracı (İHA) görüntülerinin anlmlandırılması üzerine bir sistem analizi

Abstract

ÖzetBu tez çalışmasında, İHA görüntülerinin anlamlandırılması üzerine bir sistem analizi çalışması yapmak amaç edinilmiştir. Tez içerik olarak Uzaktan Algılama, İHA, Sınıflandırma Teknikleri, Hiper/Multi spektral görüntülerin birleştirilmesi sonucunda görüntülerin zenginleştirilmesi, hareketli platformlardan hedef takibi ve coğrafik koordinatlara dayalı konum etiketleme konularını içermektedir. Günümüzde ABD, İsrail hariç diğer ülkeler mevcut İHA ile hedef takibi ve teşhisi konusunda yeterli alt yapıya sahip değildir. İlk olarak WAXMAN, FAY ve arkadaşlarının Lincoln labaratuvarlarında yaptığı görüntü birleştirme çalışmalarına yer verilmiştir. İkinci olarak Google Teknoloji tarafından hakları satın alınan ve halen çalışmaları devam eden, ancak ilk sürümünün halen açık kaynak kodlu olarak kullanıma sunulduğu, PREDATOR isimli çalışmanın, İHA'larda hareket halinde iken sağlıklı bir şekilde nesne takibi ve teşhisi yapılmasını mümkün kılacağı değerlendirilmektedir. Brigham Young Üniversitesinden GOODRİCH'in?UAVs in Research?, Research Establishment for Applied Science'dan SOLBRİG'in ? Annotations in UAV images with Geo-referencing? ve BABAUD ve arkadaşlarının ?Automatic photo to terrain alignment for the annotations of mountains? isimli eserlerinde; Denetimli Öğrenme tekniği kullanılarak UTM koordinatları ile görüntülerde bulunan nesnelere isim verilmiştir. Mevcut veri tabanlarında bulunan verinin görüntü üzerine aktarılması yönteminin, TSK için modifikasyonunun yapılması durumunda, Türk Silahlı Kuvvetleri İHA kullanan operatör, Analizci ve Karar Vericilerinin, İHA görüntülerinden daha fazla istifade edebileceği ve bunun durumsal farkındalık yaratabileceği değerlendirilmektedir.

In this study of Thesis, it is aimed that to make a system analysis on the studies of UAV images annotations which is releated to semantics. The thesis consists of; Remote Sensing, UAV, Classification Techniques, The Enrichment of The Fusion of Hyper/Multi-Spectral Images, Object Tracking From UAV, Annotations in UAV images with Geo-referencing.Nowadays, except USA and Israel, UAV producer countries do not have enough information and infrastructure about the robust object tracking based on learning. Firstly, ?Sensor fused night vision?belongs to WAXMAN and ?Fusion of multi sensor imagery for night vision? belongs to FAY is about the multispectral fusion of the images. Secondly, PREDATOR, Tracking-Learning-Detection system which is copyrigted by Google tech., first version is released as open source, is assessed as a robust tracking and detecting system which is a unsupervised learning system from a single frame. Thirdly, ?UAVs in Research? belongs to GOODRICH, from Brigham Young Üniversity and ?Annotations in UAV images with Geo-referencing? belongs to SOLBRIG, from Research Establishment for Applied Science, and ?Automatic photo to terrain alignment for the annotations of mountains? belongs to BABAUD and friends workings are releated to supervised learning in UAV images, in which labels & annotations given to objects with geo reference. İf this model, the transfer of information from data base to UAV images, is modified in accordance with the Turkish Land Forces requirement, it is assessed that it will be much more useful for UAV Operatör, İmage Analyst and Decision Makers which gives them situational awareness.