Jeo-uzamsal nesne tanımaya yönelik bir uygulama ile derin evrisimli sinir agları.

The passion of human-being to invent intelligent systems becomes more and more meaningful day by day, as the data captured every second by artificial sensors needs to be examined and classified for many applications. The processing of ever-increasing amount of data by defining information explicitly seems nearly impossible, regarding the variability and the amount of the information, which reveals the need for intelligent systems that are capable of learning. Deep learning is a set of algorithms that attempts to find a hierarchical representation of the input data by trying to mimic the way human brain captures the critical aspects of excessive sensory data, to which it is exposed to every second. Convolutional neural networks, which are trainable learning structures, are also biologically inspired from the receptive fields in visual cortex. In this thesis, the performance of convolutional neural networks are investigated for an application towards geospatial target detection and classification from satellite images. Based on the experiments, it is observed that the utilization of preprocessing, dropout, i.e. dropping neurons randomly in the training phase, and rectified linear unit as the activation function improves the classification rate, significantly. However, the application of this deep classifier on satellite images still yields high false alarm rate, possibly due to insufficient number of training data.M.S. - Master of Scienc

Uydu Görüntülerinin Otomatik Analizi ile Afet Hasar Tespiti ve Kanunsuz Sınır Geçişlerinin Önlenmesi

Proje önerisinin temel amacı ODTÜ Görüntü Analizi Uygulama ve Araştırma Merkezi (OGAM) bünyesinde yer alan araştırıcıların geçmişte HAVELSAN altyükleniciliğinde gerçekleştirdikleri savunma ile ilgili SSM destekli HASAT projesi deneyim ve sonuçlarının, Avrupa Birliği H2020 Programı Uzay Alanı ana başlıkları ve çağrı alanlarına uygulanacak şekilde kurgulanmasıdır. Bu kapsamda, HASAT projesi kapsamında uydu görüntüleri içinde yer alan ve otomatik olarak tanınması için ayrı ayrı çalışmalar yürütülmüş istihbarat hedeflerinin bir kısmı kullanılarak, H2020 Programı Uzay Alanı amaç ve hedefleri doğrultusunda bu hedefler bir arada değerlendirilip, bir yazılım arayüzü altında biraraya getirilip, hedeflenen uygulamalar için otomatik tanıma çözümleri yaratılacaktır.Bu amaçla yapılacak çalışmalar, ilgili deneyim ve birikimin OGAM bünyesinde kalıcı olması, sivil uygulamalara yönelik yeni uluslararası proje imkanları yaratması ve HASAT projesindeki otomatik tanıma çalışma sonuçlarının, hedeflenen yeni uygulamalara ait kıstasları da dikkate alarak ve farklı tanıma sonuçlarını birarada kullanarak daha ileriye götürülebilecek olması açılarından önemlidir