Affiliation:
1. MALATYA TURGUT ÖZAL ÜNİVERSİTESİ
2. GAZİANTEP İSLAM BİLİM VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Hava sahalarının önemli olduğu bölgelerde dronları tespit etmek zorlu bir konu haline gelmiştir. Bu araçların kontrolsüz uçuşları ve konuşlanmaları da istenmeyen bölgelerde çeşitli güvenlik sorunlarına sebep olur. Bu çalışmada, dronları kuşlardan ayırarak etkili bir şekilde sınıflandırabilmek için bir evrişimli sinir ağı (ESA) modeli önerilmiştir. Önerilen model, ön eğitimli AlexNet ile mekansal piramit havuzlama (MPH) yapısı kullanılarak tasarlanmıştır. Böylece, ağın evrişimsel katmanlarından gelen yerel öznitelikler birleştirerek ağın nesne özelliklerini daha kapsamlı bir şekilde öğrenmesi sağlanmış ve önerilen modelin sınıflandırma performansı artırılmıştır. Ayrıca, eğitim görüntülerinde çevrimdışı veri artırma tekniği uygulanarak örnek sayısı artırılmıştır. Önerilen yöntemin performansı AlexNet, ShuffleNet, GoogLeNet ve DarkNet gibi sıklıkla kullanılan ön eğitimli ESA mimarileri ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda önerilen yöntemin doğruluk, kesinlik, duyarlılık, özgüllük ve F1-skor değerleri sırasıyla %98.89, %97.83, %100, %97.78 ve %98.90 olarak elde edilmiştir. Çalışmada elde edilen tüm sonuçlar incelendiğinde, önerilen yöntemin farklı ortamlara ait drone görüntülerini kuşlardan ayırarak başarımı yüksek bir şekilde sınıflayabildiğini ortaya koymaktadır.
Publisher
Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences
Cited by
1 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献