Uydu Görüntülerinden Çok Ölçekli Uçak Tespiti
| Autor: | Merve Polat, Ibrahim Yucel Ozbek, Abdullatif Ali Tahlil, Hussein Mahmood Abdo Mohammed |
|---|---|
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: |
business.industry
Computer science Detector Mühendislik General Engineering Energy Engineering and Power Technology Image processing Aircraft Detection Satellite Image Analysis Object Detection Convolutional neural network Object detection Data set Engineering uçak algılama uydu görüntü analizi nesne algılama Satellite Computer vision Satellite imagery Artificial intelligence business Scale (map) |
| Zdroj: | Volume: 14, Issue: 1 322-330 Erzincan University Journal of Science and Technology |
| ISSN: | 2149-4584 1307-9085 |
| DOI: | 10.18185/erzifbed.891322 |
| Popis: | Satellite image analysis is a research area in which many research studies are carried out for civil and military applications in the field of image processing. Satellite imagery has many applications including recognition, detection and classification of regions, buildings, roads, aircraft and other man-made objects. Among these, especially aircraft detection is strategically important for military applications, and forms the basis of this study. In the first phase of the study, a new dataset of aircrafts is created from Google Earth images to compensate the shortage of data set in this area. In the second stage, the detection of air vehicles was carried out using algorithms based on Convolutional Neural Network (CNN). Region-based Fully Convolutional Network (R-FCN), Single Shot Multi Box Detector (SSD) and Faster R-CNN methods are used for this process. The obtained accuracy rate for R-FCN, SSD and Faster R-CNN are 98.01%, 69.71% and 96.56%, respectively. Uydu görüntü analizi, görüntü işleme alanında sivil ve askeri uygulamalar için birçok çalışmanın yapıldığı geniş bir araştırma alanıdır. Uydu görüntüleri, bölgelerin, binaların, yolların, uçakların ve diğer insan yapımı nesnelerin tanınması, algılanması ve sınıflandırılması olmak üzere birçok uygulamada kullanılmaktadır. Uçak tespiti özellikle askeri uygulamalar için stratejik öneme sahiptir ve bu çalışmanın temelini oluşturmaktadır. Bu çalışmada uçak tespiti uygulamalarına yönelik veri seti eksikliğini telafi etmek için Google Earth görüntülerinden yeni bir uçak veri seti oluşturulmuştur. Hava araçlarının tespiti için Konvolüsyonel Sinir Ağlarına (CNNs) dayalı algoritmalar kullanılmıştır. Uçak tespitine yönelik yapılan deneylerde Bölge Tabanlı Tam Evrişimli Ağ (R-FCN), Tek Atışlı Çoklu Kutu Detektörü (SSD) ve Daha Hızlı R-CNN (Faster R-CNN) yöntemlerinin performansı karşılaştırılmıştır ve sırasıyla % 98.01,% 69.71 ve % 96.56 doğruluk oranları elde edilmiştir. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|