Evrişimsel sinir ağları ile İHA tespiti: Yapay zekâ teknolojilerinin sivil İHA güvenliği için rolü

Bu araştırmada, son zamanlarda sivil insansız hava araçlarının (İHA'ların) kullanımının giderek artmasından dolayı savunma ve güvenlik açısından önemli bir endişe kaynağı haline gelen İHA'ların derin öğrenme ile tespit işlemi gerçekleştirilmiştir. Sabit kanatlı ve döner kanatlı sivil İHA'ların çeşitli görsellerinden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra veri setindeki bu görseller etiketlenerek derin öğrenme modellerine uygun formata dönüştürülmüştür. Literatürde sıkça kullanılan YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8 ve güncel olan YOLOv10 derin öğrenme modelleri kullanılarak eğitimler gerçekleştirilmiştir. Eğitimler sonucunda YOLOv8 modelinin %97 başarı oranıyla diğer modellere göre daha iyi performans gösterdiği ortaya konulmuştur. PyQt5 kütüphanesi ve Qt Designer kullanılarak Windows masaüstü uygulaması geliştirilmiştir. Geliştirilen bu uygulama ile en iyi başarım oranına sahip model birleştirilerek sivil İHA tespiti gerçekleştirilebilen bir sistem tasarlanmıştır. Yapılan çalışma ile sivil İHA'ların tespit edilmesi için derin öğrenme modellerinin etkin bir şekilde kullanılabileceği gösterilmektedir. Elde edilen sonuçlar, güvenlik açısından önemli olan sivil hava araçlarının tespitinde kullanılabilecek etkili bir yöntem sunmaktadır.