Drone detection methods and comparison metrics for audio and vision modalities
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: FURKAN ORUÇ
Danışman: HÜSEYİN BİRKAN YILMAZ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Dronlar, bilim, teknoloji ve savunma sistemlerinde önemli bir yere sahip olan insansız hava araçlarıdır. Ancak, tehlikeli durumlar ve güvenlik açısından varlıkları ve tespitleri karmaşık konulardır. Bu tez kapsamında, gerçek bir deneysel örnekle tasarlanmış ve değerlendirilmiş çok modallı bir drone tespit sistemi mevcuttur. Drone tespit prosedürü iki modalite yaklaşımına sahiptir: ses ve optik modaliteler. Optik modalite için Yolov8, uzun-kısa süreli bellek (LSTM) ve görüş dönüştürücüleri uygulanırken, ses modalitesi için Evrişimli Sinir Ağı (CNN) ve LSTM değerlendirilmiş ve uygulanmıştır. Daha sonra, iki modalitenin füzyon yaklaşımı farklı karanlık seviyelerinin etkisiyle (sırasıyla yüzde 20, yüzde 40, yüzde 60 ve yüzde 80 karanlık) değerlendirilmiş ve yorumlanmıştır. Deneysel sonuçlar, her iki modalite için farklı modellerin hassasiyet-geri çağırma eğrilerini ve ROC eğrilerini göstermektedir. Sonuçların bulguları, başka bir modalite kullanımının veya termal kızılötesi görüntülemenin önemi açısından daha fazla araştırma yaklaşımları için içgörüler yansıtmaktadır. Ayrıca, füzyon ve karanlık yeniliklerinden sonra toplam tahmin artışını da yansıtmaktadır. Meydan okuma, görüş örneklerine karanlık eklenmesiyle her kare veya ses parçacığı için modalitelerin son tespit sonuçlarını sınıflandırmak olmuştur. Sonuçlar, farklı karanlık seviyelerinden farklı örnekler için mantıksal yöntemler kullanıldığında, görüş ve ses modalitelerinin genel olasılık tespit performansının etkilenebileceğini göstermektedir.