Python ve Rust tabanlı, düşük gecikmeli, gerçek zamanlı bir otonom hedef tespit ve takip sistemi prototipi.
Bu proje, görsel verilerin yüksek hızlı işlenmesi ve bu verilerin otonom bir sistemle haberleştirilmesi üzerine kurulmuştur. YOLOv8 ile nesne tespiti, Kalman Filtresi ile hedef tahminleme ve Rust (Macroquad) ile geliştirilmiş düşük gecikmeli bir HUD (Head-Up Display) arayüzünü içerir.
- Backend (Python): YOLOv8 modelinin çalıştırılması, sensör verisi işleme ve UDP üzerinden veri paketleme.
- Frontend (Rust): Düşük gecikme süresi için optimize edilmiş HUD arayüzü, UDP soket haberleşmesi.
- Haberleşme: Gerçek zamanlı veri iletimi için UDP protokolü.
- Anlık hedef tespiti ve sınıflandırma (YOLOv8).
- UDP üzerinden düşük gecikmeli veri akışı.
- Rust (Macroquad) tabanlı özelleştirilebilir HUD arayüzü.
- Kalman Filtresi ile tahminleyici takip (Geliştiriliyor).
Projenin çalışma görüntüsünü aşağıdan izleyebilirsiniz: https://youtu.be/09CtildIM64
cd backend_sensor_fusion
pip install -r requirements.txt
python transmitter.pycd frontend_hud
cargo runGeliştirici: Esma Öztürk
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/esma-%C3%B6zt%C3%BCrk-5565aa373/
GitHub: https://github.com/Esmaozturk37/Autonomous-FCS-Prototype
Bu proje, otonom savunma sistemleri mimarisi üzerine bir araştırma ve geliştirme çalışmasıdır.