Gelişmiş Deniz Gözlemi: SAR Tabanlı Gemi Tespiti için CNN Algoritmalarının Kullanımı

H. Şenol
{"title":"Gelişmiş Deniz Gözlemi: SAR Tabanlı Gemi Tespiti için CNN Algoritmalarının Kullanımı","authors":"H. Şenol","doi":"10.51946/melid.1267997","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Deniz gözetiminde gemilerin tespiti, önemli pratik uygulamaları olan temel bir araştırmadır. Bu çalışmada Sentinel-1 verilerinin ve Faster R-CNN algoritmalarının gemi tespiti için kullanımını araştırdım ve %86.11 doğruluk elde ettim. Faster R-CNN algoritması, görüntülerdeki nesneleri algılamada olağanüstü performans sergileyen, derin öğrenmeye dayalı bir nesne algılama çerçevesidir. Sentinel-1, Avrupa Uzay Ajansı tarafından işletilen ve hassas mekansal çözünürlüğe sahip Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) görüntüleri sağlayan ve onu gemi tespit uygulamaları için çok uygun hale getiren bir radar uydusudur. Önerilen metodoloji, doğru gemi tespiti için Sentinel-1 verilerini Faster R-CNN algoritması ile birleştirmenin etkinliğini göstererek, deniz gözetimi ve gemi trafiği yönetimindeki pratik uygulamalar için potansiyeli vurgulamaktadır. Çalışmanın sonuçları, deniz taşımacılığının emniyet ve güvenliğinin iyileştirilmesine katkıda bulunabilir ve denizcilik alanındaki çok çeşitli operasyonel ve araştırma faaliyetlerini desteklemeye yardımcı olabilir.","PeriodicalId":142254,"journal":{"name":"Turkey Lidar Journal","volume":"106 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Turkey Lidar Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.51946/melid.1267997","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Deniz gözetiminde gemilerin tespiti, önemli pratik uygulamaları olan temel bir araştırmadır. Bu çalışmada Sentinel-1 verilerinin ve Faster R-CNN algoritmalarının gemi tespiti için kullanımını araştırdım ve %86.11 doğruluk elde ettim. Faster R-CNN algoritması, görüntülerdeki nesneleri algılamada olağanüstü performans sergileyen, derin öğrenmeye dayalı bir nesne algılama çerçevesidir. Sentinel-1, Avrupa Uzay Ajansı tarafından işletilen ve hassas mekansal çözünürlüğe sahip Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) görüntüleri sağlayan ve onu gemi tespit uygulamaları için çok uygun hale getiren bir radar uydusudur. Önerilen metodoloji, doğru gemi tespiti için Sentinel-1 verilerini Faster R-CNN algoritması ile birleştirmenin etkinliğini göstererek, deniz gözetimi ve gemi trafiği yönetimindeki pratik uygulamalar için potansiyeli vurgulamaktadır. Çalışmanın sonuçları, deniz taşımacılığının emniyet ve güvenliğinin iyileştirilmesine katkıda bulunabilir ve denizcilik alanındaki çok çeşitli operasyonel ve araştırma faaliyetlerini desteklemeye yardımcı olabilir.
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信