İnsansız hava araçları ve uydu görüntülerinden elde edilen veri seti ile havaalanlarının tespitinin yapılmasında SSD ve Faster R-CNN algoritmalarının karşılaştırılması

Günümüzde görüntü işleme çalışmalarında birçok faklı sektörde, özellikle sağlık, üretim ve askeri alanlarda, doğrudan insan yaşantısında çeşitli amaçlarla kullanılmaya başlanmıştır. Derin öğrenme algoritmalarının gelişmesi ve bilgisayarlı görüde kullanılmaya başlanması özellikle askeri alandaki kritik hedef, önemli konum ve stratejik bölge tespiti gibi çalışmalara hız kazandırmıştır. Bu çalışmada Airport olarak adlandırılan havaalanlarının, uçak iniş pistleri üzerinden tespiti gerçekleştirilmiştir. Hem orta ve yüksek irtifalı insanız hava araçlarından hem de uydu görüntüleri kullanılarak eğitim test ve değerlendirme veri setleri oluşturulmuştur. Tespit yapılması sürecinde SSD-Single Shot Multibox algoritması ve Faster R-CNN algoritması yeniden eğitilerek kullanılmıştır. Her iki algoritmanın sonuçları doğruluk oranı, duyarlılık, özgüllük, yanlış pozitif oranı, yanlış negatif oranı, doğru tahmin oranı, F puanı, hata oranı, sonuç ve eğitim süresi gibi değerlendirme kriterleri kapsamında değerlendirilmiştir. Değerlendirme veri seti üzerinde; SSD mimarisi ile %76,61 doğruluk oranıyla, Faster R-CNN mimarisinde ise %99,52 doğruluk oranı ile görüntü tespit sonucu elde edilmiştir. Söz konusu çalışma ile iki mimariden hangisinin insansız hava araçları ve uydu görüntülerinde kritik bölge tespitinde ne derece başarılı olduğu ortaya çıkarılmıştır.