| Proje No | KÜN.2026-BAGP-031 |
| Projenin Adı | Görüntü Tabanlı Derin Öğrenme Yaklaşımı ile İHA İrtifa Tahmini |
| Proje Yürütücüsü | Dr. Öğr. Üyesi Ahmet Ertuğrul Arık |
| Araştırmacılar | Arş. Gör. Mustafa Fenerci |
| Proje Türü | Bilimsel Araştırma ve Geliştirme Projesi (BAGP) |
| Ait Olduğu Birim | Bilgisayar ve Bilişim Teknolojileri Fakültesi |
| Süresi (Ay) | 12 Ay |
| Durumu | Devam Ediyor |
| Proje Özeti | Son yıllarda, insansız hava araçları (İHA) çeşitli kritik görevlerde önemli bir rol üstlenmektedir. Ancak, GPS ve barometrik sensörler gibi geleneksel irtifa ölçüm yöntemleri, çevresel faktörlerden dolayı sınırlamalarla karşılaşabilmektedir. Bu projenin amacı, İHA’ların irtifa tahmini için gövde üzerindeki kameralarla alınan NADIR görüntülerini kullanan görüntü tabanlı bir derin öğrenme yaklaşımı geliştirmektir. Farklı çevresel koşullarda çekilecek geniş ve çeşitli bir veri seti oluşturulacak ve bu görüntülerden irtifa tahmini yapmak için önceden eğitilmiş bir ResNet50 evrişimli sinir ağı regresyon görevine uyarlanacaktır. Projenin sonucunda, yüksek tahmin doğruluğuna sahip bir model geliştirilmesi hedeflenmektedir. Bu yöntem, geleneksel sensörlere güvenilir bir alternatif veya tamamlayıcı olarak İHA navigasyon ve görev planlama yeteneklerini artırabilir. Gelecekte, modelin performansının zorlayıcı koşullarda iyileştirilmesi ve ek sensör verilerinin entegrasyonu planlanmaktadır. |
15 Haziran 2026
