Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorŞahin, Abdullah Hamza
dc.contributor.authorAteş, Hasan Fehmi
dc.contributor.authorGüntürk, Bahadır Kürşat
dc.date.accessioned2021-08-13T08:14:47Z
dc.date.available2021-08-13T08:14:47Z
dc.date.issued2021en_US
dc.identifier.citationŞahin, A. H., Ateş, H. F. ve Güntürk, B. K. (2021). Anomaly detection in wide area imagery. 29th IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU. Virtual, Istanbul, 9-11 June 2021. https://dx.doi.org/10.1109/SIU53274.2021.9477987en_US
dc.identifier.isbn9781665436496
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.1109/SIU53274.2021.9477987
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12511/7812
dc.description.abstractBu çalışma hava araçlarından çekilmiş geniş alan görüntülerindeki anomalileri tespit etmek ile ilgilidir. Anomali kümesi normal seyrin dışındaki her şey olarak belirlenmiştir. Bu amaçla iki farklı veri seti kullanılmış ve deneyler bu veri kümelerinin üzerinde yapılmıştır. Anomali tespiti için geçmiş görüntüleri kullanarak bir sonraki görüntüyü oluşturmaya çalışan bir evrişimli sinir ağı modeli tasarlanmıştır. Görüntüler modele verilmeden önce ön işlemeden geçirilmiştir. Tahmin edilen görüntü ve gerçek olan görüntü karşılaştırılarak anomali tespiti yapılmıştır.en_US
dc.description.abstractThis study is about detecting anomalies in wide area imagery collected from an aircraft. The set of anomalies have been identified as anything out of the normal course of action. For this purpose, two different data sets were used and the experiments were carried out on these data sets. For anomaly detection, a convolutional neural network model that tries to generate the next image using past images is designed. The images were pre-processed before being given to the model. Anomaly detection is performed by comparing the estimated image and the true image.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen_US
dc.subjectAnomali Tespitien_US
dc.subjectEvrişimsel Sinir Ağlarıen_US
dc.subjectDerin Öğrenmeen_US
dc.subjectBilgisayarla Görüen_US
dc.subjectAnomaly Detectionen_US
dc.subjectConvolutional Neural Networksen_US
dc.subjectDeep Learningen_US
dc.subjectComputer Visionen_US
dc.titleGeniş alan görüntülerinde anomali tespitien_US
dc.title.alternativeAnomaly detection in wide area imageryen_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.relation.ispartof29th IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIUen_US
dc.departmentİstanbul Medipol Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.departmentİstanbul Medipol Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.authorid0000-0002-6842-1528en_US
dc.authorid0000-0003-0779-9620en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU53274.2021.9477987en_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster