İnsan tespitinde yapay veri artırımı

Abstract

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.