Firesense: Wildfire detection using Wireless Sensor Networks
Firesense: Kablosuz Duyarga Ağlar ile orman yangınlarının tespiti
- Tez No: 614570
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜRHAN KÜÇÜK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Orman yangınları, günümüz modern izleme araçlarının varlığına rağmen, insan ve hayvanların yaşama ortamları, yerleşim yerleri ve ekolojik denge için büyük bir tehdit teşkil etmektedir. Söz konusu araçlardan ikisi olan uydu ve lidar sistemleri, geleneksel ve otomatik olmayan izleme yöntemlerinin yerine geçmeye başlamıştır. Ancak, bu yeni araçlarda, istenilen derecede yüksek hassasiyet ile veri toplayamama ve yanıtlama sürelerinin yeterince kısa olmaması gibi iki temel eksiklik bulunmaktadır. Kablosuz Duyarga Ağlar (KDA), sözü edilen eksiklikleri giderme konusunda uygun özellikler taşımaları nedeniyle, çevre gözetlemesi alanında giderek daha çok rağbet görmektedir.Bu çalışmada, Kablosuz Duyarga Ağlar yardımı ile yangın olaylarını tespit eden bir algoritma öneriyoruz. Önerilen algoritma, FireSense, KDA yapılı hazır bir gözetleme aracının ve yaygın olarak kullanılan bir yangın simülatörünün oluşturduğu bir sistem üzerinde değerlendirilmiş ve test edilmiştir. Gözetleme aracı ile toplanan çevre bilglileri yangın tehlike riskinin hesaplanmasını sağlamaktadır. Yangın simülatörü ise gerçek orman yangınların yerine yangın olayları oluşturmaktadır. Yangın tespit algoritmamız, KDA dış ortam testlerinden alınan bilgilerin yangın simülatörünün çıktıları ile birleştirilmesinden elde edilen veriler üzerinde test edilmiştir. Önerdiğimiz algoritmanın başarısı, ağ güvenilirliği, duyarga ağdaki topoloji değişiklikleri ve çevresel ortam uyarlamalarına göre değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, algoritmanın çalışılan topolojilerin büyük kısmında başarılı olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Forest fires pose a great threat to human and animal habitats, settlement areas and ecological balance, even in the presence of today?s high-tech tools available for surveillance. Two powerful instruments, satellites and lidars, tend to replace conventional and non-autonomous monitoring methods. These new tools have some essential drawbacks: they lack high accuracy in the data collected and cannot provide real time response. Wireless Sensor Networks (WSN) gain more popularity in the area of environmental monitoring as they are apt to obviate these drawbacks.In this study, we propose an algorithm, FireSense, to detect forest fire events using Wireless Sensor Networks. The proposed algorithm is evaluated and tested on a system grounded on two external tools: a WSN monitoring tool and a fire simulator. The monitoring tool collects environmental data that enable fire danger assessment. The fire simulator generates the fire events in replacement of real wildfires. The fire detection algorithm is tested on data obtained by combining outdoor WSN testbed information with the outputs of the fire simulator. The success of the proposed algorithm is evaluated according to the network reliability and topology changes in the sensor network and adaptations to environmental conditions. The results show that the algorithm is successful for the majority of the studied conditions and topologies.
Benzer Tezler
- İlköğretim 6. sınıf öğrencilerinin duyu organları konusundaki başarılarına,öğrendikleri bilgilerin kalıcılığına ve tutumlarına çoklu zeka kuramına dayalı öğretimin etkisi
Multiple intelligence basis education's effect on student's success, permanence and attitude of learned knowledge in primary school's 6th class students understanding the issue of five senses
RABİA SULTAN GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA SARIKAYA
- 50 yaş üstü bireylerde kognitif fonksiyonlar üzerine yağ, kas ve vücut kitle indeksinin etkisi
The effect of fat, muscle and body mass index on cognitive function of individuals over 50 years of age
GÖZDE GÜNİNDİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜZİN ZEREN ÖZTÜRK