İnsansız Hava Aracı tespiti ve sınıflandırılması için derin öğrenme tabanlı tekniklerin geliştirilmesi

Günümüzde İHA'lara ilgi artması uygulama alanlarının artması ve yanında otonom uçuş kabiliyetleri nedeniyle oldukça artmaktadır. İHA'ların kullanım alanlarının artması aynı zamanda bu aygıtların birtakım güvenlik sorunlarını da beraberinde getirmektedir. Güvenlik konuları da içyapısı itibarı ile çeşitlendirilebilir. Bu alanlara insan, hayvan, doğa gibi canlıların güvenliği, her türlü askeri güvenlik ve çevresel güvenlik gibi sıralanabilmektedir. Genel olarak kamu veya ulusal güvenlik olarak adlandırılabilmektedir. Dolayısı ile İHA kaynaklı tehditlerin erken tespiti için önlem alınabilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışma, kamu güvenliği ile ilgili uçuş halinde olan bir İHA'nın tespitine yönelik yöntemleri incelemek ve yeni yöntemler geliştirmek üzere deneyler ile desteklenmektedir. Bu bağlamda çok yönlü olarak akuistik ve görüntü tabanlı iki yöntem incelenmektedir. Görüntü tabanında You Look Only Once (YOLO) modellerinin karşılaştırılması yapılmaktadır. Literatür taramalarında İHA tespitine yönelik You Look Only Once Representation (YOLOR) ile ilgili her hangi bir çalışmanın ve üretilen bir sonuç olmadığı görülmektedir. Test edilen modeller arasında en etkili sonucun YOLOR ile sağlandığı tespiti sunulmaktadır. YOLOR, çalıştırılan veri kümesi üzerinde %95.6 başarı oranı sağlamaktadır. Diğer bir yaklaşım türü olan akuistik tabanına bağlı olarak İHA'ların seslerini ayırt etmek için gereken ses özelliklerini çıkarmak için Mel Frekans Spektrum katsayıları teknikleri uygulanmaktadır. Özellikleri belirlenen sesler 6 sınıf olmak üzere bu kümelerin sınıflandırılması için hafif ağırlıklı bir evrişimsel sinir ağı modeli önerilmektedir. Önerilen yöntem ile İHA'ları tespit etmek ve uçmakta olan bir İHA'yı kuş, uçak, helikopter, arka plan gürültüsü, fırtına gibi seslerden ayırt etmek mümkün olmaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin %98.78 oranında başarılı olduğunu ve literatürde önerilen diğer yöntemlere göre daha iyi sonuçlar elde edildiğini göstermektedir.