İnsansız hava aracı ile gerçek zamanlı nesne tanıma

Yapay zekâ alanında bugüne kadar birçok çalışma yapılmış ve bu çalışmalar neticesinde birçok algoritma geliştirilmiştir. Donanım üreticileri de her geçen gün daha iyi donanımlar üretmektedirler. Bugün geldiğimiz noktada yüksek donanım gücü sayesinde, daha önce gerçekleştirilmesi mümkün olmayan algoritmaları kullanan uygulamalar geliştirilmektedir. Bilgisayarla görü alanındaki denetimli öğrenme algoritmalarının gerçekleştirilmesi için ihtiyaç duyulan büyük veri miktarı, cep telefonu kameraları ve internet sayesinde elde edilebilir bir hale gelmiştir. Bu sayede birçok farklı sınıfa ait görüntüler içeren PASCAL VOC, ILSVRC, COCO gibi açık erişimli görsel veri setleri oluşturulmuştur. Fakat bu veri setleri insansız hava aracıyla görüntü işleme için ihtiyaç duyulan kuşbakışı perspektifinden çekilen görüntüleri içermemektedir. Bu tez çalışmasında insansız hava araçları ile gerçek zamanlı görüntü işleme amaçlanmıştır. Bu amaçla insansız hava araçları ile çekilmiş görüntülerden oluşan özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Gerçek zamanlı görüntü işleme hızına sahip bir evrişimsel sinir ağı modeli olan YOLO v4 seçilmiş ve oluşturulan veri seti ile eğitilmiştir. Geliştirilen uygulama ile insansız hava aracından alınan görüntüler YOLO v4 Modeli ile işlenerek, veri setinin içerdiği "insan" ve "koyun" sınıfları özelinde, gerçek zamanlı nesne tanıma yapılmıştır.