Çok yüksek çözünürlüklü renkli İHA görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti
Kentsel alanlarda uzaktan algılama görüntülerinden bina, ağaç, araç, vb. coğrafi nesnelerin otomatik olarak tespiti oldukça gerekli ve önemlidir. Bu çalışmada, çok yüksek konumsal çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi) stereo insansız hava aracı (İHA) görüntülerinden kentsel alanlarda sabit araç...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2020-04-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/53633/716165?publisher=pamukkale |
| _version_ | 1797906608629481472 |
|---|---|
| author | Müslüm ALTUN Mustafa TÜRKER |
| author_facet | Müslüm ALTUN Mustafa TÜRKER |
| author_sort | Müslüm ALTUN |
| collection | DOAJ |
| description | Kentsel alanlarda uzaktan algılama görüntülerinden bina, ağaç, araç, vb. coğrafi nesnelerin otomatik olarak tespiti oldukça gerekli ve önemlidir. Bu çalışmada, çok yüksek konumsal çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi) stereo insansız hava aracı (İHA) görüntülerinden kentsel alanlarda sabit araçların tespiti yapılmıştır. Kullanılan yaklaşımın ilk adımında stereo İHA görüntülerinden sayısal yüzey modeli (SYM) oluşturulmaktadır. Sonra, SYM verisinden sayısal arazi modeli (SAM) ve SYM kullanılarak İHA görüntülerinden ortofoto oluşturulmaktadır. Ardından, yalnız yer üstü nesneleri elde etmek için SYM ve SAM verilerinin farkı alınarak normalize edilmiş sayısal yüzey modeli (nSYM) hesaplanmaktadır. Daha sonra, elde edilen nSYM verisi ek bant olarak kullanılmak suretiyle ortofotonun çoklu çözünürlük segmentasyonu ve ardından nesne-tabanlı sınıflandırması yapılmaktadır. Yaklaşım, Hacettepe Üniversitesi, Beytepe Yerleşkesi’nde farklı özelliklere sahip iki alan üzerinde uygulanmıştır. Oluşturulan referans veriyle yapılan karşılaştırma neticesinde, araç tespiti doğruluğu birinci test alanı (Alan#1) için %78.53 ve ikinci test alanı (Alan#2) için %92.15 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımla sabit araçların çok yüksek konumsal çözünürlüklü İHA görüntülerinden tespitinin yüksek doğrulukla yapılabildiğini göstermiştir. |
| first_indexed | 2024-04-10T10:23:23Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-796ebbdd2f21480381fcefe681148004 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1300-7009 2147-5881 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-10T10:23:23Z |
| publishDate | 2020-04-01 |
| publisher | Pamukkale University |
| record_format | Article |
| series | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| spelling | doaj.art-796ebbdd2f21480381fcefe6811480042023-02-15T16:21:30ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812020-04-01262371384218Çok yüksek çözünürlüklü renkli İHA görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespitiMüslüm ALTUN0Mustafa TÜRKER1HACETTEPE ÜNİVERSİTESİHACETTEPE ÜNİVERSİTESİKentsel alanlarda uzaktan algılama görüntülerinden bina, ağaç, araç, vb. coğrafi nesnelerin otomatik olarak tespiti oldukça gerekli ve önemlidir. Bu çalışmada, çok yüksek konumsal çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi) stereo insansız hava aracı (İHA) görüntülerinden kentsel alanlarda sabit araçların tespiti yapılmıştır. Kullanılan yaklaşımın ilk adımında stereo İHA görüntülerinden sayısal yüzey modeli (SYM) oluşturulmaktadır. Sonra, SYM verisinden sayısal arazi modeli (SAM) ve SYM kullanılarak İHA görüntülerinden ortofoto oluşturulmaktadır. Ardından, yalnız yer üstü nesneleri elde etmek için SYM ve SAM verilerinin farkı alınarak normalize edilmiş sayısal yüzey modeli (nSYM) hesaplanmaktadır. Daha sonra, elde edilen nSYM verisi ek bant olarak kullanılmak suretiyle ortofotonun çoklu çözünürlük segmentasyonu ve ardından nesne-tabanlı sınıflandırması yapılmaktadır. Yaklaşım, Hacettepe Üniversitesi, Beytepe Yerleşkesi’nde farklı özelliklere sahip iki alan üzerinde uygulanmıştır. Oluşturulan referans veriyle yapılan karşılaştırma neticesinde, araç tespiti doğruluğu birinci test alanı (Alan#1) için %78.53 ve ikinci test alanı (Alan#2) için %92.15 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımla sabit araçların çok yüksek konumsal çözünürlüklü İHA görüntülerinden tespitinin yüksek doğrulukla yapılabildiğini göstermiştir.https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/53633/716165?publisher=pamukkaleunmanned aerial vehicle (uav)orthophotodigital surface model (dsm)digital terrain model (dtm)segmentationdetection of stationary vehiclei̇nsansız hava aracı (i̇ha)ortofotosayısal yüzey modeli (sym)sayısal arazi modeli (sam)segmentasyonsabit araç tespiti |
| spellingShingle | Müslüm ALTUN Mustafa TÜRKER Çok yüksek çözünürlüklü renkli İHA görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti Pamukkale University Journal of Engineering Sciences unmanned aerial vehicle (uav) orthophoto digital surface model (dsm) digital terrain model (dtm) segmentation detection of stationary vehicle i̇nsansız hava aracı (i̇ha) ortofoto sayısal yüzey modeli (sym) sayısal arazi modeli (sam) segmentasyon sabit araç tespiti |
| title | Çok yüksek çözünürlüklü renkli İHA görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti |
| title_full | Çok yüksek çözünürlüklü renkli İHA görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti |
| title_fullStr | Çok yüksek çözünürlüklü renkli İHA görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti |
| title_full_unstemmed | Çok yüksek çözünürlüklü renkli İHA görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti |
| title_short | Çok yüksek çözünürlüklü renkli İHA görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti |
| title_sort | cok yuksek cozunurluklu renkli iha goruntulerinden kentsel alanlarda arac tespiti |
| topic | unmanned aerial vehicle (uav) orthophoto digital surface model (dsm) digital terrain model (dtm) segmentation detection of stationary vehicle i̇nsansız hava aracı (i̇ha) ortofoto sayısal yüzey modeli (sym) sayısal arazi modeli (sam) segmentasyon sabit araç tespiti |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/53633/716165?publisher=pamukkale |
| work_keys_str_mv | AT muslumaltun cokyuksekcozunurluklurenkliihagoruntulerindenkentselalanlardaaractespiti AT mustafaturker cokyuksekcozunurluklurenkliihagoruntulerindenkentselalanlardaaractespiti |