Skip to content

Latest commit

 

History

2 Commits

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date
 
 

Repository files navigation

🚀 CELEBI-AIA (Artificial Intelligence in Aviation)

TEKNOFEST Havacılıkta Yapay Zeka yarışması için otonom navigasyon ve bilgisayarlı görü algoritmaları geliştiren mühendislik takımı.


📌 Organizasyon Hakkında

CELEBI-AIA, otonom uçan araçların ve hava taksilerinin çevresel farkındalık seviyelerini artırmak ve operasyonel güvenliklerini güçlendirmek amacıyla yapay zeka tabanlı yenilikçi çözümler üretmektedir. Geliştirdiğimiz algoritmalar; gece-gündüz fark etmeksizin, yağmur, kar veya sis gibi en zorlu hava koşullarında bile yüksek kararlılıkla çalışacak şekilde optimize edilmiştir.

🎯 Temel Görevlerimiz ve Çözüm Mimarimiz

TEKNOFEST 2026 kısıtlamaları gereği tüm sistemlerimiz; dış bir çevrimiçi hizmete veya internete ihtiyaç duymadan, tamamen kapalı yerel ağ üzerinde ve kendi donanımlarımızda çalışacak şekilde tasarlanmıştır.

1. Nesne Tespiti ve İniş Alanı Analizi (Görev 1)

Hava araçlarının alt kameralarından alınan görüntüler işlenerek kritik çevresel farkındalık sağlanmaktadır.

  • Nesne Tespiti: Görüntü karelerindeki İnsan, Taşıt, Uçan Araba Park (UAP) ve Uçan Ambulans İniş (UAİ) alanları tespit edilmektedir.
  • Hareket ve İniş Analizi: Tespit edilen taşıtların hareket durumu (hareketli/hareketsiz) sınıflandırılmaktadır. UAP ve UAİ alanlarında yabancı bir nesne olup olmadığı kontrol edilerek iniş uygunluk durumu hesaplanmaktadır.
  • Kullanılan Teknolojiler: YOLO Mimarileri, SAHI (Slicing Aided Hyper Inference), ByteTrack (Çoklu Nesne Takibi).

2. Görsel Odometri (Görev 2)

Uydu tabanlı konumlandırma sistemlerinin (GPS) devre dışı kaldığı kritik anlarda, hava aracının güvenle uçabilmesi için görsel veriye dayalı pozisyon kestirimi yapılmaktadır.

  • Konum Hesaplama: Yer yüzeyindeki sabit ve hareketli nesneler referans alınarak, video başlangıcına göre X, Y ve Z eksenlerindeki metre cinsinden yer değişimi hesaplanmaktadır.
  • Kullanılan Teknolojiler: Optik Akış (Optical Flow), ORB Feature Matching, Kalman Filtresi.

3. Dinamik Referans Obje Tespiti (Görev 3)

Sistemimizin adaptasyon yeteneğini maksimize etmek için, modelin daha önce karşılaşmadığı yeni nesneleri anlık olarak tanıma ve takip etme algoritmaları geliştirilmektedir.

  • Anlık Tanıma: Yarışma anında bildirilen referans objeler, uçuş esnasında kamera frameleri içerisinde tespit edilip konumlandırılmaktadır.

🛠️ Sistem Gereksinimleri ve Altyapı

Şartname kuralları gereği algoritmalarımız aşağıdaki altyapı standartlarında çalışmaktadır:

  • Donanım: Harici ekran, klavye ve fare destekli, ethernet portuna sahip yerel işlemci ve GPU birimleri.
  • Veri İletişimi: Yarışma sunucusu ile TCP/IP protokolleri üzerinden JSON formatında haberleşme.
  • Bağımsızlık: Tüm model eğitimi ve çıkarım (inference) işlemleri internet bağımsızdır.

"Havacılıkta bağımsızlık, otonomi ile başlar."

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

Packages

Contributors