Orman yangınlarının görüntü işleme yöntemleri ile tespit edilmesi ve sınıflandırılması
Determination and classification of forest fire with image processing methods
- Tez No: 532339
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Donanım Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Orman yangınları, orman ekosistemlerinde yıkıcı hasarlara sebep olmaktadır. Bu hasarların uzun süreli etkileri iklim değişikliğine ve kuraklığa neden olabilir. Orman yangınları sadece çevresel zararlara değil ayrıca ülkelerin ekonomik ve sosyal yaşamlarına da zarar vermektedir. Bu zararları en aza indirebilmek için orman yangınlarına erken müdahale etmek gerekir. Orman yangınlarına erken müdahale edebilmek yangının en kısa sürede algılanmasına bağlıdır. Yangının algılanmasında ise hızlı ve doğru uyarı verebilen sistemlere ihtiyaç vardır. Bu tez çalışmasında, görüntü işleme teknikleri kullanılarak yangın erken uyarı sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistemde orman yangın görüntüleri kullanılarak dumanın algılanması üzerine bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Duman, yangın anında alevden önce oluşmaktadır. Bu nedenle dumanın tespit edilmesi yangına erken müdahale de önemli bir rol oynar. Dumanı tespit etmek için dumanın doku ve renk özellikleri kullanılmıştır. Doku özniteliklerinin çıkarılmasında Yerel İkili Örüntüler (LBP) ve Law's Doku Enerji Değerler (LAWS) yöntemleri kullanılmıştır. Renk özniteliklerinin çıkarılmasında ise RGB renk uzayında duman rengini tanımlayan öznitelikler kullanılmıştır. Dumana ait doku ve renk öznitelikleri çıkarıldıktan sonra bu öznitelikler, Destek Vektör Makinaları (SVM), Yapay Sinir Ağı (ANN) ve k-En Yakın Komşu (KNN) sınıflandırıcıları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda elde edilen başarılar gösterilmiş ve kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
Forest fires cause destructive damage in forest ecosystems. The long-term effects of these damages can lead to climate change and drought. Forest fires damage not only environment but also economic and social life of countries. In order to minimize these damages, forest fires should be take into control of early time. Early control of forest fires depends on the detection of the fire as soon as possible. There is a need for fast and accurate warning systems for fire detection. In this thesis, early warning system is designed by using image processing techniques. In this designed system, a study was carried out on the detection of smoke by using forest fire images. Smoke occurs before the flame at the time of fire. Therefore, early detection of smoke plays an important role in the detection of forest fire. Texture and color characteristic of smoke were used to detect smoke. Local Binary Patterns (LBP) and Law's Texture Energy Values (LAWS) method were used for the extraction of texture features. In the extraction of color features, the features that define the smoke color in RGB color space are used. After the texture and color features of the smoke were extracted, these features were classified by using Support Vector Machines (SVM), Artificial Neural Network (ANN) and k-Nearest Neighbor (KNN) classifiers. Achievements obtained as a result of classification are shown and compared with each other.
Benzer Tezler
- Augmented superpixel based anomaly detection in hyperspectral imagery
Hiperspektral görüntülerde genişletilmiş süperpiksel tabanlı anomali tespiti
EZGİ GÖKDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Sabit görüntülerde görüntü işleme teknikleri ile orman yangını tespiti
Forest fire detection in still images using image processing techniques
VELİ BURAK ÇELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. FATİH DEMİRCİ
- Optimization of deep neural network architectures for the forest fire detection
Orman yangini tespitinde derin sinir aği mimarilerinin optimizasyonu
BERRİN SAVDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Yangın/alev renk özellikleri kullanılarak orman yangınlarının tespiti
Forest fire detection by using color feature of fire/ flame
BUKET TOPTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
- Farklı insansız hava araçları ile elde edilen görüntülerin otomatik fotogrametrik yöntemlerle değerlendirilmesi ve doğruluk analizi
Examination of images obtained from different unmanned air vehicles via automatic photogrammetric methods and accuracy analysis
DENİZ BİLGE KILINÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL