Position detection for arbitrary-oriented ships in satellite imagery via convolutional neural network

Abstract

Combining satellite images with computer vision techniques, has enabled us to develop a plethora of applications extending from precise agriculture to urban planning. In this project, ship detection from satellite images using artificial neural networks is focused on. This is an important task which can entail into significant applications that will improve marine trade, by better monitoring and protecting the ships. Ship detection from satellite images using artificial neural networks is focused on in this project. State-of-the-art models, including ANN, CNN, and YOLO-v5 algorithms, are utilized for semantic segmentation, alongside computer vision techniques. The ships are successfully detected, and relatively good segmentation masks are extracted in the end.

Uydu görüntülerini bilgisayarla görme teknikleriyle birleştirmek, hassas tarımdan şehir planlamasına uzanan çok sayıda uygulama geliştirmemizi sağladı. Bu projede yapay sinir ağları kullanılarak uydu görüntülerinden gemi tespiti üzerine odaklanılmıştır. Bu, gemilerin daha iyi izlenmesi ve korunması yoluyla deniz ticaretini geliştirecek önemli uygulamalara dönüşebilecek önemli bir görevdir. Bu projede yapay sinir ağları kullanarak uydu görüntülerinden gemi tespiti üzerine odaklanıyorum. Bu görevle karşılaşmak için, bilgisayarla görme tekniklerinin yanı sıra ANN, CNN ve YOLO olan semantik bölümleme için en son modelleri kullanıyorum. Sonunda gemileri tespit etmeyi ve nispeten iyi segmentasyon maskeleri çıkarmayı başardım.