Yazar "Özer, İlyas" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Silah seslerinin konvolüsyonel yapay sinir ağları ile sınıflandırılması ve atıcı konum tespitinin yapılması
    (Karabük Üniversitesi, 2018) Özer, İlyas; Fındık, Oğuz
    Günümüz savaş alanında ve yasadışı silah kullanımın yaygın olduğu yerleşim yerlerinde atıcı konumunu tespit edebilen sistemler giderek kritik hale gelmektedir. Bir silah ateşlendiğinde konumu hakkında bilgi veren parlama, şok dalgası ve namlu ucundan yayılan ses dalgaları gibi birçok fiziksel imza oluşur. Bu çalışmada silah sesine ait akustik olaylar kullanılarak, örüntü tanıma yaklaşımı ile silah türünü belirleyen ve atıcı konumunu tespit edebilen bir sistem gerçekleştirilmiştir. Atıcı konumunun tespit edilmesinde kalibre ve mermi boyu gibi parametrelere ihtiyaç duyulmaktadır. Fakat sadece genlik ve dalga boyu ölçülebilmektedir. Pek çok durumda eksik parametreler bazı ön kabuller ile şok dalgası modeli üzerinden belirlenmektedir. Bu tez çalışmasında ön kabullere bağlı kalmadan mermi boyu ve çapına ait parametreler tespit edilmektedir. Ayrıca bu sayede ortam gürültüsü, ekolar, çoklu atış durumları ve aynı kalibredeki silahların belirlenmesinde karşılaşılan hataların etkisi azaltılmaktadır. Bu kapsamda yapılan çalışmaları üç ana başlık altında toplamak mümkündür. İlk aşama yüksek derecede örtüşen spektrogram resim özelliklerini ve konvolusyonel sinir ağlarını bir arada kullanarak yüksek gürültü altında namlu ucu patlaması, şok dalgası (ŞD) ve yansıma olmak üzere silah sesine ait üç farklı akustik olayı tespit edebilen bir sistemin geliştirilmesidir. Bu yaklaşım ile özellikle uzun mesafeden yapılan atışlarda sinyal gürültü oranının düşmesine bağlı olarak yaşanılan hatalı tespit problemleri büyük ölçüde azaltılmıştır. Ayrıca bu aşamada sesin hangi silaha ait olduğu tespit edilerek, ateşlenen silaha ilişkin parametreler tespit edilmektedir. Bu doğrultuda öncelikli olarak darbesel ses olaylarını tespit edebilen bir otomatik ses tanıma yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen model standart bir ses olayı kıyaslama görevi üzerinde test edilerek başarımı literatürdeki güncel teknikler ile kıyaslanmıştır. Önerilen yaklaşım ile uyuşmayan durumlarda yapılan testlerde sınıflandırma başarımında %63,4'lük bir bağıl hata azaltma oranına eşdeğer %4,5'lik bir artış sağlanmıştır. Çoklu durum testlerinde ise %98,63'lük bir sınıflandırma başarımı ile çok daha iyi bir skor elde edilmiştir. Atıcı konumunun belirlenmesi üzerine literatürden yapılan birçok çalışmada silah seslerine ait namlu patlamalarının (NP) tutarlı bir şekilde tespit edilemediği görülmektedir. Bu doğrultuda önerilen darbesel ses olayı tanıma yaklaşımı silah sesine ait akustik olayların tespit edilmesi görevine uyarlanmış ve gerçek silah atışlarına ait kayıtlarla hazırlanan veri seti üzerinde test edilmiştir. Önerilen yaklaşım tüm gürültü ve mesafe koşullarında şok dalgasını %100 başarı ile tespit etmiş ve %99,4'lük bir sınıflandırma başarımı ile mermiye ilişkin parametreleri tespit etmiştir. Ayrıca çok daha zorlu bir görev olan NP tespitinde %98,5'lik tespit oranı ve %96'lık bir sınıflandırma başarımı ile çok iyi performans sergilemiştir. İkinci aşamada ise çapraz ilinti tabanlı algoritmalar kullanılarak sinyal varış zaman farkı hesabına dayalı olarak atıcı konumu hesabı yapılmaktadır. Bu kapsamda varış zaman farkı kullanılarak şok dalgasına ve namlu patlamasına ait varış doğrultuları tespit edilerek, tek bir sensör dizisi ile atıcı konumu hesaplanmaktadır. Son olarak sistemin donanım tasarımı, yüksek miktarda paralel işlem yapabilme kabiliyetleri nedeniyle alanda programlanabilir kapı dizileri (FPGA) kullanılarak çok yüksek hızlı entegre devre tanımlama dili (VHDL) ile gerçekleştirilmiştir. Önerilen sistem iki farklı silah ile 40 farklı atış yapılarak test edilmiş ve algılayıcı dzin üzerindeki tüm mikrofonlar ses olaylarını doğru bir şekilde tespit edip sınıflandırmıştır. Sistemin yanca konum tespit hatası ?2,1?^o ve mesafe hatası %7,9 olarak gerçekleşmiştir. Ayrıca literatürdeki birçok çalışmada 100 m ve üzerindeki mesafelerde NP'lerin tespit edilmesinde problem yaşanması sebebiyle 200 m mesafeden 2 farklı silah ile 5'er atış yapılarak NP'lerin sistem tarafından tespit edilebilirliği kontrol edilmiştir. Tüm atışlarda algılayıcı dizin üzerindeki tüm mikrofonlar NP'yi doğru bir biçimde tespit edip sınıflandırmıştır.