Kara muharebe araçları için yapay zekâ tabanlı hedef tespit sistemi

Modern askeri istihbarat sistemleri sürekli olarak gelişmektedir. Özellikle kara kuvvetlerinin muharebe sahasında görev aldığı ortamda, muharebe araçlarının sınıflandırması çok önemli hale gelmiştir. Farklı tipteki muharebe araçlarının yeteneklerini ve zafiyetlerini belirlemek, etkili taktik ve stratejiler geliştirmek hayati öneme haizdir. Yapay zekâ destekli olarak askeri araçların sınıflandırılmasında; görüntü işleme, kalıp tanıma ve derin öğrenme teknolojilerinin kullanımı geçmişe kıyasla daha uygulanabilir hale gelmiştir. "Sadece Bir Kez Bakarsınız - You Only Look Once" (YOLO) algoritması, nesne tespiti ve görüntü sınıflandırmasında belirgin avantajlar sunmaktadır. YOLO, hedeflerin hızlı bir şekilde tespit edilmesini sağlayarak gerçek zamanlı nesne tahminleri yapma yeteneğine sahiptir. YOLO algoritmasının; yüksek doğruluk oranı ile tespit ve değerlendirme süreçlerine katkıda bulunması, muharebe sahasındaki personele önemli bir destek sunar. Özellikle düşük arka plan hataları ile doğru sonuçlar üretebilmesi ve genel nesne temsilini anlaması, bu yöntemin etkinliğini artırmaktadır. Bu tez çalışmasında, muharebe araçlarının tespiti için YOLO Algoritması kullanılmıştır. Mobil kullanımlara uygunluğu ve performans değerlendirmelerinde gösterdiği başarı nedeniyle, tez çalışmasında YOLOv8m modeli tercih edilmiştir. Model üzerine eklenen Sıkıştırma ve Uyarım Bloğu ile performansı daha da arttırılmıştır. Çalışma, elektro-optik sistemler aracılığıyla elde edilen görüntüleri kullanarak hedeflerin detaylı özelliklerinin tespit edilmesi ve karar destek sürecine odaklanmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, hedef yönetim sistemlerinin temel bileşenlerinin belirlenmesi ve tanımlanmasına katkı sağlayarak karar destek süreçlerini güçlendirmektir. Süreç, özel nitelikli veri toplama, ön işleme, segmentasyon, temel özellik çıkarımı, sınıflandırma, gelişmiş özellik çıkarımı ve karar destek matrisleri kullanılarak kullanıcıya önerilerde bulunulmasını içeren derin öğrenmeye dayalı bir "Hedef Belirleme ve Tanımlama - Target Detection and Identification" (HBT - TDI) sisteminin geliştirilmesini kapsamaktadır. Geliştirilen model, görüntü işleme ve nesne tespitinde önemli avantajlar sağlamaktadır. Ayrıca, tasarlanan model ile ilave bir donanım gerektirmeden, mevcut elektro-optik cihazlarını kullanarak muharebe araçlarının, tespitinin pasif bir şekilde tanımlanması, gözlemcinin konumunu açığa çıkarmadan mesafe tahmininde bulunarak karar desteğin sağlanması gerçekleştirilmektedir. Model, yüksek doğrulukta (mAP- mean avarege precision) %88,38 gerçek zamanlı tahminler sağlayarak, bilinçli kararlar alınmasına yardımcı olmakta ve riskleri minimize etmektedir.