Hareketli İnsan Yüzü Tespit ve Takibi Yapabilen İHA Uygulaması

İnsansız hava araçları son yıllarda sivil, askeri, sanayi, kişisel hobi gibi birçok alanda kullanımı bulunan ve her geçen gün teknolojik anlamda hızlı gelişen bir teknolojidir. Bu çalışmada dört motorlu insansız hava araçları ile insan yüzü tespit ve takibi uygulaması gerçekleştirilmiştir. İnsansız hava aracı olarak DJI Tello EDU Drone, birkaç farklı yazılım dili ile programlanabilir olması, ucuz maliyeti ve malzeme kalitesi özelliklerine sahip olmasından dolayı kullanılmıştır. Uygulama, kolay öğrenilebilir ve kaynak çalışmaların bulunmasından dolayı Python yazılım dili ile OPENCV 4.3.0 versiyonu kullanılarak PyCharm ortamında gerçekleştirilmiştir. Uygulamadaki insan yüzü tespiti ve takibi işlemi gerçekleştirilmesi için OPENCV kütüphanesi kullanılmıştır. İnsansız hava aracında bulunan sabit kameranın kadrajından elde edilen gerçek zamanlı görüntüde tespit edilecek nesnenin insan yüzü olduğuna kullanıcı tarafından herhangi bir seçme işlemi olmaksızın, karar vermesi ve takip etmesi işlemi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen iç mekân ve dış mekân uçuşlarında istenilen sonuçların alınması için bağımlı olunan etkenler değerlendirilmiştir. Sonuç olarak bu çalışmada otonom olarak insan yüzü takibi uygulaması gerçekleştirilmiştir.

UAV Application with Moving Human Face Detection and Tracking

Unmanned aerial vehicles are a technology that has been used in many fields such as civil, military, industry and personal hobby in recent years and is developing rapidly in terms of technology day by day. In this study, human face detection and tracking application was carried out with a four-motor UAV. As an unmanned aerial vehicle, the DJI Tello EDU Drone has been used because it can be programmed with several different software languages, cheap cost, and material quality. The application was carried out in the PyCharm environment using the Python software language and OPENCV version 4.3.0 due to the availability of easy-to-learn and source studies. The OPENCV library was used to perform human face detection and tracking in the application. This process was carried out as the process of deciding and following without any selection process by the user that the object to be detected in the real-time image obtained from the frame of the fixed camera in the UAV is a human face. Dependent factors were evaluated in order to obtain the desired results in indoor and outdoor flights. As a result, human face tracking application was carried out autonomously in this study.

___

  • [1] N. Can ve M. Kahveci, “İnsansız Hava Araçları: Tari̇hçesi̇, Tanımı, Dünyada ve Türki̇ye deki̇ Yasal Durumu”, Selçuk Üniversitesi Mühendislik Bilim ve Teknoloji Dergisi, c. 5, s. 4, ss. 511–535, 2017.
  • [2] Y. Merç ve C. Bayılmış, “Dört Rotorlu İnsansız Hava Aracı (Quadrotor) Uygulaması”, 6. Uluslararası İleri Teknolojileri Sempozyumu, Elazığ, Türkiye, 2011, ss. 16–18.
  • [3] C. Musab, “Dört Rotorlu İHA ile Sürekli Uyarlamalı Ortalama Kayma Algoritması Kullanılarak Hareketli Nesne Takibi”, Yüksek Lisans Tezi, Elektrik Elektronik Mühendisliği, Fen Bilimleri Entitüsü, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye, 2015.
  • [4] K. Hanbay ve H. Üzen, “Nesne Tespit ve Takip Metotları : Kapsamlı Bir Derleme”, Türk Doğa ve Fen Dergisi, c. 6, s. 2, ss. 40–49, 2017.
  • [5] M. Kaya, “Döner Kanatlı İnsansız Hava Aracı Kullanarak Bölgesel Gözetim Amaçlı Kişi veya Nesne Takibi”, 4. Uluslararası Havacılık ve Uzay Konferansı, İstanbul, Türkiye, 2012, ss. 2-6.
  • [6] M. Peker ve A. Zengin, “Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi”, 6. Uluslararası İleri Teknolojileri Sempozyumu, Elazığ, Türkiye, 2011, ss. 92–97.
  • [7] P. Meduri and E. Telles, “A Haar-Cascade Classifier Based Smart Parking System”, Proc. 2018 Int. Conf. Image Process. Comput. Vision, Pattern Recognition, IPCV 2018, 2018, pp. 66–70.
  • [8] S. Öncü, “Bilgisayarlı Görü ve Ses Algılama Tekniği İle Hareketli Nesne Takibi”, Yüksek Lisans Tezi, Mekatronik Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bozok Üniversitesi, Yozgat, Türkiye, 2014.
  • [9] R. B. Bayram, “Metal Sektörü İçin Görüntü İşleme Tabanlı Bir Kusurlu Ürün Tepit Etme Sistemi”, Yüksek Lisans Tezi, Elektronik Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bursa Uludağ Üniversitesi, Bursa, Türkiye, 2019.
  • [10] G. Kadiroğulları, B. Aksoy, H. Sayın ve M. Ömür, “Arima Yapay ZekaYöntemi̇ Kullanılarak Isparta İli̇ndeki̇ Örnek Bi̇r Kavşak İçi̇n Araç Sayısı ve Araç Geçi̇ş Süreleri̇ni̇n Tespi̇ti̇”, Mühendislik Bilim. ve Tasarım Dergisi, c. 8, s. 5, ss. 11–24, 2020.
  • [11] S. Solak ve U. Altınışık, “Görüntü İşleme Teknikleri ve Kümeleme Yöntemleri Kullanılarak Fındık Meyvesinin Tespit ve Sınıflandırılması”, SAÜ Fen Bilim. Enstitüsü Dergisi, c. 22, s. 1, ss. 56-65, 2018.
  • [12] A. Y. Yiğit ve M. Uysal, “Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yaklaşımı Kullanılarak Yolların Tespiti”, Türkiye Fotogrametri Dergisi, c. 1, s. 50271, ss. 17-24, 2019.
  • [13] M. Yildiz ve T. Kavzoğlu, “Nesne Tabanlı Sınıflandırma Tekniği İle Arazi Örtüsünün Belirlenmesi : Quickbird ve Landsat Örneği”,4. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, Zonguldak, Türkiye, 2012, ss. 16–19.
  • [14] K. State, “Detection of Faces from Images Using Haar Cascade Classifier”, IRE Journals, vol. 3, no. 12, pp. 174–178, 2020.
  • [15] E. Dandan, “Ev Ortaminda Çocuk Güvenliği Amaçlı Akıllı Gözetleme Sistemi”, Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2010.
  • [16] M. M. Turhan, “Kayma Tabanlı Nesne Takibi”, Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnönü Üniversitesi, Malatya, Türkiye, 2016.
  • [17] H. Aktaş, “Şablon Eşleştirme Yöntemi İle Nesne Takibi ve Yüksek Hızla Fpga Geçekleşmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, Akdeniz Üniversitesi, Antalya, Türkiye, 2015.
  • [18] H. Şahin ve T. Oktay, “Başkalaşan Kanat Ucu Tasarımı ve Avantajları”, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, s. 17, ss. 606–610, 2019.
  • [19] A. Mondal, S. Ghosh and A. Ghosh, “Efficient Silhouette-Based Contour Tracking Using Local Information”, Soft Comput., vol. 20, no. 2, pp. 785–805, 2016.
  • [20] H. M. Yılmaz, Ö. Mutluoğlu, A. Ulvi, A. Yaman, ve S. S. Bilgilioğlu, “İnsansız Hava Aracı ile Ortofoto Üretimi ve Aksaray Üniversitesi Kampüsü Örneği”, Geometrik Dergisi, c. 3, s. 2, ss. 129–136, 2018.
  • [21] H. Bilgehan, M. Selçuk, ve M. Fakültesi, “İnsansız Hava Araçları Lidar Etkileşimi”, Geometrik Dergisi, c. 1, s. 1, ss. 19–23, 2016.
  • [22] A. Yılmaz, "Eşkişehir İzmir Uçuş Bağlatısının Talep Sürdürülebilirliğinin Araştırılması", 4. Ulusal Havacılık Teknolojisi ve Uygulamaları Kongresi, Eskişehir, Türkiye, 2018, ss. 1-364.
  • [23] S. Türkseven, M. Z. Kizmaz, A. B. Tekin, E. Urkan, ve A. T. Serim, “Tarımda Dijital Dönüşüm; İnsansız Hava Araçları Kullanımı”, Tarım Makinaları Bilim. Dergisi., c. 12, s. 4, ss. 267–271, 2016.
  • [24] M. Demir, ve S. Ceyhan, “HASAR ( Hava Saldırı Robotu )”, Uluslararası Mühendislik Doğal Bilimler ve Mimarlık Sempozyumu, Kocaeli, Türkiye, 2019.
  • [25] H. Ural, “Sürü Hali̇nde Görev Yapan İnsansiz Hava Araçları ve Teknoloji̇leri̇”, Havacılık ve Uzay Teknolojiler Uzmanlığı Tezi, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Genel Müdürlüğü, Ulaştırma, Denizcilik ve Haberleşme Bakanlığı, Ankara, Türkiye, 2018.
  • [26] Z. Arya and V. Tiwari, “Automatic Face Recognition and Detection Using OpenCV, Haar Cascade and Recognizer for Frontal Face”, Int. J. Eng. Res. Appl. www.ijera.com, vol. 10, no. 6, pp. 13–19, 2020.
  • [27] A. Kaplan, “Gerçek ve Yarı Gerçek Zamanlı Yüz Tespit Etme”, Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Müdendisliği, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye, 2018.
  • [28] P. Viola ve M. Jones, “Haar-like”, Cvpr, vol. 1, pp. I-511-I–518, 2001.
  • [29] R. E. Schapire, “A brief introduction to boosting”, IJCAI Int. Jt. Conf. Artif. Intell., vol. 2, no.5, pp. 1401–1406, 1999.
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Düzce Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Sayıdaki Diğer Makaleler

Heterojen Filolu Yeşil Araç Rotalama Probleminin Tavlama Benzetimi Yöntemi ile Çözümü

Erdal Aydemir, Yusuf ŞAHİN, Kenan Karagül

Patlayıcı Etki Analizi Simülasyon Yazılımının Geliştirilmesi ve Basınç Dalgası Parametrelerinin Derin Öğrenme ile Tahmin Edilmesi

Resul SİLAY, Abdulkadir KARACI

Artan Operatör Konveks Fonksiyon İçin Berezin Sayı Eşitsizliği

Mualla Birgül HUBAN, Hamdullah BAŞARAN, Mehmet GÜRDAL

Hareket Yakalama ve Sanal Gerçeklik Teknolojileri Kullanarak Oyun Tabanlı Rehabilitasyon

Ali Hakan IŞIK, Ferdi ALAKUŞ, Ömer Can ESKİCİOĞLU

Hayvancılıkta Robotik Sistemler ve Yapay Zekâ Uygulamaları

Ali Hakan IŞIK, Ferdi ALAKUŞ, Ömer Can ESKİCİOĞLU

Diyabet Hastalığının Erken Aşamada Tahmin Edilmesi İçin Makine Öğrenme Algoritmalarının Performanslarının Karşılaştırılması

Abdulkadir KARAC, Kemal AKYOL

Farklı Sınıflandırma Algoritmaları ve Metin Temsil Yöntemlerinin Duygu Analizinde Performans Karşılaştırılması

Fatih KAYAALP, Batuhan Cem ÖĞE

CICMalDroid2020 Veri Kümesi Kullanılarak Kötü Amaçlı Yazılım Tespiti için Makine Öğrenimi Algoritmalarının Performans Analizi

Murat DENER, Yusuf SÖNMEZ, Meltem SALMAN

Yapay Sinir Ağları ve K-Ortalamalar Tabanlı Büyük Veri Azaltma Algoritmasının Tasarımı ve Uygulaması

Hamdi Tolga KAHRAMAN, Seyithan TEMEL

Üstverilerin Derin Öğrenme Algoritmaları Kullanılarak Otomatik Olarak Çıkartılması ve Sınıflanması

Murat İNCE