Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma

Nevzat Olgun; İbrahim Türkoğlu

doi:10.35377/saucis.01.03.485235

EN TR

Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma

Öz

Gelişen teknoloji ile birlikte hedeflerin otomatik olarak tanımlanması ve sınıflandırılması üzerine yapılan çalışmaların sayısında da hızlı bir artış yaşanmıştır. Hedef tanımlama problemlerinde geleneksel olarak kameralar, radarlar ve sonar sistemleri kullanılmaktadır. Bu yöntemlerde nesnelerin ayırt edici özellikleri dikkate alınarak tanımlama ve sınıflandırma işlemleri insanlar veya bilgisayar sistemleri aracılığı ile yapılmaktadır. Bu çalışmada geleneksel yöntemlerin aksine tek bir lazer ışık kaynağı ve algılayıcı sistem kullanılarak lazer ile işaretlenen hedeflerin tanımlanması ve sınıflandırılması önerilmektedir. Önerilen sistem ile yapılan deneysel çalışmalarda elde edilen sonuçlar, lazer işaretleri ile hedef tespiti yaklaşımının başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

lazer,hedef tanımlama,yapay zekâ,makine öğrenmesi

References

H. Kaushal ve G. Kaddoum, “Applications of Lasers for Tactical Military Operations”, IEEE Access, c. 5, ss. 20736–20753, 2017.
Peter W. Milonni ve Joseph H. Eberly, Laser Physics, 2. baskı. ohn Wiley & Sons, Incorporated, 2010.
R. Uğur ERTEM, “Investiıgation Of The Effect Of The Laser Welding Parameters Change On Welding Seam For Stainless Steel”, J. Eng. Nat. Sci., c. 31, ss. 583–593, 2013.
Ronald D. Schaeffer, “Laser beam’s wavelength determines its ‘color’ | MICROmanufacturing”, 2013. [Çevrimiçi]. Url : http://mic-mfg.com/content/laser-beam’s-wavelength-determines-its-‘color’. [Erişim: 12-Mar-2018].
H. Xuan, H. Igarashi, S. Ito, C. Qu, Z. Zhao, ve Y. Kobayashi, “High-Power, Solid-State, Deep Ultraviolet Laser Generation”, Appl. Sci., c. 8, sayı 2, s. 233, Şub. 2018.
“061413_0904_1.jpg”. [Çevrimiçi]. Url : http://cfile8.uf.tistory.com/image/21646D3B51BADCAE371DD3. [Erişim: 12-Mar-2018].
S. Yazdanfar, M. D. Kulkarni, ve J. A. Izatt, “High resolution imaging of in vivo cardiac dynamics using color Doppler optical coherence tomography”, Opt. Express, c. 1, sayı 13, s. 424, Ara. 1997.
G. Berkovic ve E. Shafir, “Optical methods for distance and displacement measurements”, Adv. Opt. Photonics, c. 4, sayı 4, s. 441, Ara. 2012.

C.-C. Wang vd., “Human life signs detection using high-sensitivity pulsed laser vibrometer”, IEEE Sens. J., c. 7, sayı 9, ss. 1370–1376, Eyl. 2007.
C. Wang, S. Trivedi, S. Kutcher, P. Rodriguez, ve F. Jin, “Non-Contact Human Cardiac Activity Monitoring Using a High Sensitivity Pulsed Laser Vibrometer”, ss. 6–7, 2011.
A. F. Fercher, “Optical coherence tomography”, J. Biomed. Opt., c. 1, sayı 2, s. 157, 1996.
P. Rodriguez vd., “Pulsed-laser vibrometer using photoelectromotive-force sensors”, Appl. Phys. Lett., c. 83, sayı 9, ss. 1893–1895, Eyl. 2003.
C. C. Wang, S. Trivedi, F. Jin, V. Swaminathan, P. Rodriguez, ve N. S. Prasad, “High sensitivity pulsed laser vibrometer and its application as a laser microphone”, Appl. Phys. Lett., c. 94, sayı 5, s. 051112, Şub. 2009.
P. Lutzmann, B. Göhler, F. van Putten, ve C. A. Hill, “Laser vibration sensing: overview and applications”, 2011, s. 818602.
P. Lutzmann, B. Göhler, C. A. Hill, ve F. van Putten, “Laser vibration sensing at Fraunhofer IOSB: review and applications”, Opt. Eng., c. 56, sayı 3, s. 031215, 2016.
H. Tabatabai, D. E. Oliver, J. W. Rohrbaugh, ve C. Papadopoulos, “Novel Applications of Laser Doppler Vibration Measurements to Medical Imaging”, Sens. Imaging An Int. J., c. 14, sayı 1–2, ss. 13–28, Haz. 2013.
M. De Melis, U. Morbiducci, ve L. Scalise, “Identification of cardiac events by Optical Vibrocardiograpy: Comparison with Phonocardiography”, içinde Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology - Proceedings, 2007.
L. Scalise ve U. Morbiducci, “Non-contact cardiac monitoring from carotid artery using optical vibrocardiography.”, Med. Eng. Phys., c. 30, sayı 4, ss. 490–7, May. 2008.
O. Steinvall, “A Review of Laser Range Profiling for Target Recognition”, içinde Reference Module in Materials Science and Materials Engineering, Elsevier, 2017.
M. R. Ward, T. J. Bihl, ve K. W. Bauer, “Vibrometry-based vehicle identification framework using nonlinear autoregressive neural networks and decision fusion”, içinde IEEE National Aerospace and Electronics Conference, 2014, ss. 180–185.
M. Marsalli, “McCulloch-Pitts Neurons (Overview)”. [Çevrimiçi]. Url : http://www.mind.ilstu.edu/curriculum/modOverview.php?modGUI=212. [Erişim: 30-Eki-2018].
“Yapay Sinir Ağları, Yapay Sinir Ağları Nasıl Oluşur - psikolojik.gen.tr”. [Çevrimiçi]. Url : https://www.psikolojik.gen.tr/yapay-sinir-aglari.html. [Erişim: 30-Eki-2018].
A. Arı, M. Erşen Berberler, D. Eylül Üniversitesi, B. Bilimleri Bölümü Murat Erşen Berberler, ve B. Bilimleri Bölümü, “ACTA INFOLOGICA-2017-1 (2) Yapay Sinir Ağları ile Tahmin ve Sınıflandırma Problemlerinin Çözümü İçin Arayüz Tasarımı Information of Author(s)”, 2017.
И. Амохин, “Laser tape reverse engineering”, 2018. [Çevrimiçi]. Url :: https://github.com/iliasam/Laser_tape_reverse_engineering. [Erişim: 31-Eki-2018].
STMicroelectronics, “STM32F100 Value Line - STMicroelectronics”, STMicroelectronics, 2018. [Çevrimiçi]. Url :https://www.st.com/en/microcontrollers/stm32f100-value-line.html?querycriteria=productId=LN775. [Erişim: 30-Eki-2018].
Silicon Labs, Si5351a/b/c-b I2C-Programmable Any-Frequency Cmos Clock Generator + Vcxo Features Applications Description. 2018.
T. Demirdelen vd., “Şebekeye Bağlı Sistemler İçin Üç Faz ve Tek Faz PLL’lerin Performans Değerlendirmesi”, 5. Enerj. Veriml. ve Kalitesi Sempozyumu -EVK 2013, sayı 3, ss. 5–9, 2013.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Computer Software

Journal Section

Research Article

Authors

Nevzat Olgun ^*
0000-0003-2461-4923
Türkiye

İbrahim Türkoğlu
Türkiye

Publication Date

December 18, 2018

Submission Date

November 19, 2018

Acceptance Date

December 10, 2018

Published in Issue

Year 2018 Volume: 1 Number: 3

DOI

https://doi.org/10.35377/saucis.01.03.485235

IZ

https://izlik.org/JA33ZX37ZS

Cite

RIS / Bibtex

APA

Olgun, N., & Türkoğlu, İ. (2018). Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma. Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences, 1(3), 1-10. https://doi.org/10.35377/saucis.01.03.485235

AMA

1.Olgun N, Türkoğlu İ. Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma. SAUCIS. 2018;1(3):1-10. doi:10.35377/saucis.01.03.485235

Chicago

Olgun, Nevzat, and İbrahim Türkoğlu. 2018. “Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma”. Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences 1 (3): 1-10. https://doi.org/10.35377/saucis.01.03.485235.

EndNote

Olgun N, Türkoğlu İ (December 1, 2018) Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma. Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences 1 3 1–10.

IEEE

[1]N. Olgun and İ. Türkoğlu, “Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma”, SAUCIS, vol. 1, no. 3, pp. 1–10, Dec. 2018, doi: 10.35377/saucis.01.03.485235.

ISNAD

Olgun, Nevzat - Türkoğlu, İbrahim. “Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma”. Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences 1/3 (December 1, 2018): 1-10. https://doi.org/10.35377/saucis.01.03.485235.

JAMA

1.Olgun N, Türkoğlu İ. Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma. SAUCIS. 2018;1:1–10.

MLA

Olgun, Nevzat, and İbrahim Türkoğlu. “Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma”. Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences, vol. 1, no. 3, Dec. 2018, pp. 1-10, doi:10.35377/saucis.01.03.485235.

Vancouver

1.Nevzat Olgun, İbrahim Türkoğlu. Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma. SAUCIS. 2018 Dec. 1;1(3):1-10. doi:10.35377/saucis.01.03.485235

Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma

Automatic Target Recognition with Laser Signs

Abstract

Keywords

Lazer İşaretleri İle Otomatik Hedef Tanıma

Öz

Anahtar Kelimeler

References

Details

Primary Language

Subjects

Journal Section

Authors

Publication Date

Submission Date

Acceptance Date

Published in Issue

DOI

IZ

Cite