Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 5
Gelişmiş Deniz Gözlemi: SAR Tabanlı Gemi Tespiti için CNN Algoritmalarının Kullanımı
2023
Dergi:  
Türkiye Lidar Dergisi
Yazar:  
Özet:

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.

Anahtar Kelimeler:

Advancing Maritime Surveillance: Using Cnn Algorithms For Sar-based Ship Detection
2023
Yazar:  
Özet:

The detection of ships in maritime surveillance is an essential task with significant practical applications. In this study, I investigated the use of Sentinel-1 data and Faster R-CNN algorithms for ship detection, achieving an accuracy of 86.11%. The Faster R-CNN algorithm is a deep learning-based object detection framework that has demonstrated outstanding performance in detecting objects in images. Sentinel-1 is a radar satellite operated by the European Space Agency that provides Synthetic Aperture Radar (SAR) images with excellent spatial resolution, making it well-suited for ship detection applications. The proposed methodology showcases the effectiveness of combining Sentinel-1 data with the Faster R-CNN algorithm for accurate ship detection, highlighting the potential for practical applications in maritime surveillance and vessel traffic management. The study's results can contribute to improved safety and security of sea transport and can help support a wide range of operational and research activities in the maritime domain.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler










Türkiye Lidar Dergisi

Dergi Türü :   Uluslararası

Türkiye Lidar Dergisi