Döner kanatlı insansız hava araçları ile görsel verilere dayalı erken yangın algılama sistemi
Visual based early fire detection system with unmanned aerial vehicles
- Tez No: 595782
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Bu makalede, orman yangınlarını erken algılama sistemlerine, görsele dayalı, yeni ve kesinliği artırılmış bir bakış açısı getirmek hedeflenmektedir. İnsansız hava araçları teknolojisinden faydalanılarak geliştirilen sistemlerin sayısının gün geçtikçe arttığı bu dönemde, dünyanın ciğerleri olan ormanlarımızın doğal akışın dışında tahribatının en aza indirilmesi ve bu yolda işgücü ve zaman kaynaklarının en iyi şekilde yönetilmesi hedeflerine ulaşmak için, görü yetisi kazandırılmış insansız hava araçlarının kullanılması yerinde olacaktır. Tez konusu doğrultusunda yürütülen uygulama sonucunda, insansız hava aracı ile duman görselinin tespitine dayalı sistemin yangın algılamada meydana gelen hata oranını azaltılmasında büyük ölçüde fayda sağlayabileceği öne sürülmektedir. Sistemdeki mikrodenetleyici, derin öğrenme metodları ile eğitilerek programlanmış insansız hava aracına yangın tanısının en erken bulgusu olan duman görselini tanıyabilme yetisi kazandırılmıştır. Yangın tespitinde kullanılan yaygın algoritmalarda en temel problem olan asılsız ihbar ve gözden kaçırma oranlarının yüksek olmasıdır. Alınan görselden çıkarılan sonucun teyit edilmesi ve fazladan bir sağlama aşaması tanımlanması sistemin güvenilirliğini arttıracağı gibi sonucun kesinliğini de garantileyecektir. İnsansız hava aracının mobil görü sağlaması sayesinde veriler yerinden, net ve sürekli alınabilecek kontrol noktası tarafından görüş açısı kontrol edilebilecektir. Makale konusu doğrultusunda geliştirilen uygulama simülasyon ortamında gerçeklenmiş ve analiz sonuçlarıyla erken yangın algılama sisteminin sağladığı avantajlar makalenin sonuç bölümünde işlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this article, it is aimed to bring a new and improved perspective based on visual indications relating to early detection systems in forest fires. In this period where the number of systems developed by utilizing unmanned aerial technology is increasing day by day, unmanned aerial vehicles will be used to achieve the targets of minimizing the destruction of our forests which are the lungs of the world and optimizing the usage of workforce and time resources. As a result of the application carried out in line with the subject of the thesis, it is proposed that the system based on the detection of a smoke image with an unmanned aerial vehicle can provide a great benefit in reducing the error rate occurring in fire detection. The microcontroller in the system has been trained with deep learning methods and has been given the ability to recognize a smoke image, which is the earliest sign of fire diagnosis. The most fundamental problem in the common algorithms used in fire detection is the high level of false alarm and overlook rate. Confirming the result obtained from the detection and defining an additional proof will increase the reliability of the system as well as the accuracy. Since the unmanned aerial vehicle provides a mobile vision, the point of view can be controlled by the ground station can manipulate it for the sake of the accuracy of the result. The application developed in line with the subject of the article was implemented in a simulation environment and the advantages of the early fire detection system and analysis are discussed in the conclusion section of the article.
Benzer Tezler
- Autopilot system and ground station software for UAV's
İnsansız hava araçları için oto pilot sistemi ve yer istasyonu yazılımı
SELMAN TOSUNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RÜSTEM ASLAN
- Dört kanat tipinde İHA'lar için yapay sinir ağı ile konum tabanlı görsel servolama
Position based visual servoing with artificial neural network for quadrotor type UAVs
AYBÜKE ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YÜKSEL
- Adaptive control of a novel tilt-roll rotor quadrotor UAV
Adaptif dört rotorlu bir insansız hava aracının modellenmesi ve kontrolü
ABDULKERİM FATİH ŞENKUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- A model based flight control system design approach for micro aerial vehicles using integrated flight testing and hil simulations
Küçük boyutlu insansız hava araçları üzerinde sistem tanılama, uçuş kontrol sistem tasarımı ve donanım ile benzetim uygulamaları
BURAK YÜKSEK
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- İnsansız hava araçlarında kullanılan lityum polimer pillerin farklı hava koşullarında performanslarının incelenmesi
Investigation of the performance of lithium polymer batteries used in unmanned aircraft in different weather conditions
FAHRİ ALPEREN AYAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Havacılık ve Uzay MühendisliğiErciyes ÜniversitesiHavacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMDİ ERCAN