Özet:
Arama kurtarma operasyonlarında robotik otonominin sağlanması sürecinin en önemli
ayaklarından biri de görme yeteneğinin robotlara kazandırılmasıdır. Çünkü resimlerin
anlamlandırılması, robotların çevrelerinden edindikleri görsel verileri, görevleri
dahilinde ortaya çıkarmaları gereken kararların üretiminde kullanabilmeleri açısından
kilit bir rol oynamaktadır. Görev konularına ve tasarım şekillerine bağlı olarak
robotlara, resimleri sınıflandırma, resimleri bölümlerine ayırma ve resimlerde olay
tespiti gibi maharetler, muhtelif bilgisayarla görme algoritmaları marifetiyle
kazandırılmaktadır. Kurban tanıma amacıyla tasarlanmış bir robotun en temel görevi,
sensörleri aracılığıyla edindiği verileri işleyerek afet alanlarındaki insanları tespit
etmektir. Böyle bir görevi yerine getirmede kullanılacak görüntü işleme algoritması
seçilirken, kısıtlı iletişim esnasında sorunsuz çalışabilecek, gerçek zamanda karar
üretmeye elverişli olacak ve düşük yanlış tespit oranlarına sahip bir sisteme ihtiyaç
duyulacağı unutulmamalıdır. Tüm bu gereksinimlerin yanında, sistemin başarımını
makul seviyede tutabilmek adına, insan vücudunun yüksek eklemli yapısının bir getirisi
xiv
olarak alabileceği birçok farklı şeklin bulunduğu göz önüne alınmalıdır. Sınıf içi
varyasyonun bu denli yüksek olduğu bir nesne sınıfına ait örneklerin tespit edilmesi için
seçilecek algoritmalar arasında, bahsedilen diğer özellikleri de sağlayan yöntemlerin en
yüksek başarıma sahip olanlarının başında Değişebilen Parça Modelleri gelmektedir. Bu tez çalışmaları dahilinde, bu yöntem bir otonom arama kurtarma robotu
sistemine adapte edilmiş ve bu modellerin daha yüksek başarıma ulaşmasına olanak
sağlayacak veri artırım yöntemleri Değişebilen Parçalı Modellerin eğitiminde başarıyla
uygulanmıştır.
