Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Volkan TUTAY
Danışman: İrfan Karagöz
Özet:
Bir hava aracının tasarımında belki de en kritik faz olan uçuş testlerinde emniyet ve maliyet faktörleri çok önemlidir. Emniyeti maksimuma çıkarmak ve maliyeti minimuma indirmek için uçuş testlerinde, uçağa ait sensör ve aviyonik bilgilerin yer ekibi tarafından canlı olarak izlenebilmesi ve gerekli müdahalenin yapılabilmesi için telemetri sistemleri geliştirilmiştir. Bu sistemler radyo frekansı (RF) tabanlı sistemlerdir. Hava aracından toplanan veriler bir anten aracılığı ile yayın yapılır ve yer istasyonundaki anten tarafından toplanır, yer istasyonundaki işlemler sonrasında canlı olarak izlenebilir hale gelir. Uçuş testlerinde görsel takip de RF takip kadar önemli bir yere sahiptir. Hem hava aracının izlenmesine hem de sinyal karıştırması gibi durumlarda hava aracının nerede olduğu bilgisinin sağlanmasına sağlar. Bu çalışma kapsamında, hareketli bir yer kamerasından hava aracının otomatik takibi sağlanmıştır. Bu bağlamda literatürde sıklıkla yer alan derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Hava aracı kameradan uzaklaştıkça küçülmekte ve öznitelik çıkarımı zorlaşmaktadır. Bu durumu engellemek için YOLOv3 algoritması tabanlı yeni bir sistem önerilmiştir ve başarı olarak R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN ve YOLOv3 algoritmalarından daha iyi sonuç vermiştir, ancak YOLOv3 algoritmasından daha yavaş çalışmıştır. Tespit edilen hava aracı SORT algoritması ile takip edilmiş ve yer kamerası hareket sağlanmıştır. Telemetri anteni ile yer kamerasının senkronizasyonu ise simülasyon ile sağlanmıştır.
Anahtar Kelimeler : Uçuş Testi, Bilgisayarlı Görü, Görüntü İşleme, Makine Öğrenmesi,
Derin Öğrenme, Evrişimli Sinir Ağları, Telemetri