Research Article
Year 2018,
, 1 - 10, 18.12.2018
Abstract
Together with the developing technology, there has been a rapid increase in the number of studies on automatic identification and classification of targets. Cameras, radars and sonar systems are traditionally used in target identification problems. In these methods, the identification and classification of the targets are made by means of people or computer systems by taking their distinctive features into account. In this study, it is recommended to define and classify targets pointed with laser by using a single laser light source and detecting system, as opposed to conventional methods. The results obtained from the experimental studies made with the proposed system show that the approach of target detection by laser light points gives successful results.
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.
Year 2018,
, 1 - 10, 18.12.2018
Abstract
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.
Keywords
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.
There are 27 citations in total.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Computer Software |
| Journal Section | Articles |
| Authors | |
| Publication Date | December 18, 2018 |
| Submission Date | November 19, 2018 |
| Acceptance Date | December 10, 2018 |
| Published in Issue | Year 2018 |
The papers in this journal are licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License