Havadan alınan termal kamera görüntülerinde canlı tasnifinin yapılmasında derin öğrenme tabanlı tekniklerin uygulanması

Yapay zekâ günümüzde birçok uygulama ve araştırma alanında kullanılmaktadır. İnsan gücü gereken işleri otomatikleştirmek, iletişim kurmak, görüntü ve konuşmaları anlamak, kısaca insanların yaşamını kolaylaştıracak her işte yapay zekadan destek alınmaktadır. Bu nedenle sistemleri daha zeki hale getirebilecek yapay zekâ teknikleri de hızla gelişmektedir. Yapay zekanın kullanıldığı sistemlerden biri de görüntüleme sistemleridir. Çeşitli kamera sistemlerinden alınmış veriler, yapay zekanın görüntü işleme teknikleri ile işlenebilir ve yorumlanabilir hale gelmiştir. Günümüzde birçok görüntü alma sistemi bulunmaktadır. Bunlara; enerji yüklü röntgen ışınlarının farklı yapılardan dönmesiyle görüntü alan röntgen cihazları, ses dalgaları aracılığıyla görüntü oluşturabilen ultrason cihazları, elektromanyetik kuvvet radyo frekansları ile görüntü elde eden MR cihazları, radar kullanarak yer altındaki değerli maden, su kaynağı, yeraltı boşlukları gibi verileri 2 veya 3 boyutlu görüntüleyebilen çeşitli dedektörler, kızılötesi ışınlar ile görüntüleme yapabilen termal görüntüleme sistemleri örnek olarak verilebilir. Termal görüntüleme sistemleri, cisimlerin sıcaklık farklılıklarının kızılötesi ışının değerleri kullanılarak renkselleştirildiği görüntüleme sistemidir. Görüntüleme yöntemi olarak elektromanyetik spektrumda yer alan IR (kızılötesi) enerjiyi esas almaktadır. Günümüzde başta savunma sanayi olmak üzere sağlık, ziraat, inşaat gibi birçok farklı alanda termal kameralar kullanılmaktadır. Gelişen teknoloji ile termal görüntüleme sistemleri ve yapay zekâ aracılığıyla çeşitli ortamlar hakkında bilgi toplanabilir ve işlenebilir hale gelmiştir. Bu çalışmada termal görüntüleme üzerinde yapay zekâ tekniklerinin nerede ve nasıl uygulandığına ilişkin araştırma yapılmıştır. Çalışmada termal kameralar yardımıyla yapılan termal 3B modelleme nesnesi binaların kullanımı, hareket ve hedef tespiti, alkollü birey tespiti, zirai ve ormancılık çalışma sahalarındaki yapısal sorunların tespiti gibi birçok farklı çalışmaya yer verilmiştir. Bu tez çalışmasında termal kamera görüntülerindeki nesnelerin sınıflandırması otonom olarak yapılabilmesi için derin öğrenme tabanlı teknikler kullanılmıştır. Çalışma kapsamında 4 sınıftan oluşan 836 görüntü kullanılmıştır. Görüntülere temel derin öğrenme mimarilerine entegre edilen K en yakın komşuluk algoritması ve Destek vektör Makineleri algoritması ile sınıflandırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Termal Kamera, Kızılötesi Işın, Derin Öğrenme, Makine Öğrenme