Dört motorlu insansız hava aracıyla insan tespiti

Bu tezde, dört rotorlu insansız hava aracı (İHA) ile çekilen fotoğraflardan elde edilen bir veri seti kullanarak, insan tespiti alanında en son teknolojilerden olan YOLO (You Only Look Once) algoritmalarının (YOLOv7, YOLOv8 ve YOLOv10) performansını karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Veri seti, çeşitli insan pozisyonlarını içeren zengin bir görüntü koleksiyonundan oluşmakta olup, eğitim süreci Google Colab ortamında gerçekleştirilmiştir. Bu tezde, her bir YOLO sürümünün eğitim süreçleri detaylı bir şekilde ele alınmış ve karşılaştırmalar yapılmıştır. YOLOv7, YOLOv8 ve YOLOv10'un performansları, insan tespiti doğruluğu ve genel verimlilik açısından değerlendirilmiştir. Algoritmaların performansları, doğruluk, hassasiyet, duyarlılık, F1 skoru ve mAP50 gibi kriterler üzerinden değerlendirilmiştir. YOLOv8, en yüksek doğruluk (%89,6) ve mAP50 (%97,4) değerleri ile diğer iki algoritmadan daha etkili bulunmuştur. YOLOv7 ve YOLOv10 ise sırasıyla %82,8 ve %88,0 doğruluk oranlarına sahiptir. Bu bulgular, insansız hava araçları ile gerçekleştirilen görüntüleme ve nesne tanıma uygulamalarında hangi algoritmanın daha etkili olduğunu belirlemek için önemli bir temel sunmaktadır. Çalışmanın sonuçları, gelecekteki araştırmalar ve uygulamalar için yol gösterici niteliktedir.