Geri Dön

Derin öğrenme yöntemiyle kapalı alanlarda suç davranışlarının tespitine yönelik bir uygulama

An application towards detecting criminal behaviors in indoor spaces with deep learning

  1. Tez No: 643749
  2. Yazar: EMEL BAĞDATOĞLU YILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MURAT PAŞA UYSAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 160

Özet

Suç ve suça ilişkin olaylar doğası gereği, geçmişte insan ve toplum hayatı için her zaman önemli olgular içerdiği gibi gelecekte de önemli etkilerinin olacağı açıkça gözlenmektedir. Hukuki yaptırımlara ek olarak sınırlı düzeydeki teknolojik uygulamalar suçla ilgili olayları belirli oranlarda azaltsa da beklenen gereksinimleri karşılamaktan uzak olduğunu söylemek mümkündür. Bunun en önemli nedenlerinden birisi, suç teşkil eden olayların gerçekleştikten sonra asenkron ve manuel olarak incelenmeleri, teknolojik araçların ise çoğu zaman bu olaylara ait verinin kaydı ve işlenmesi için kullanılması olduğu söylenebilir. Dolayısıyla, olayları gerçek zamanlı izleyecek, otomatik biçimde analiz ederek suça ilişkin davranışları anında tespit edecek akıllı teknolojik çözümlerin suç davranışlarını azaltacağı gibi suçun caydırıcılığını da artıracağı değerlendirilmektedir. Bu kapsamdaki çalışmanın temel amacı, kapalı alanlarda güvenlik kameralarından (CCTV) elde edilen video görüntülerini kullanarak suç davranışlarını gerçek zamanlı belirlemeye yönelik akıllı bir çözüm üretmektir. Araştırma, Tasarım Bilimi Araştırma Yöntemi (Design Science Research) çerçevesinde derin öğrenme yöntem, teknik ve araçları kullanılarak bütünleşik bir yapıda yürütülmüştür. Araştırmanın kuramsal temelleri, suç ve suç tespit yöntemleri, yapay zeka, yapay sinir ağları, derin öğrenme ile görüntü işleme bilgi alanlarıdır. Çalışmanın ana çıktısını, gerçekleştirilen derin öğrenme çözümü ile onun içerdiği özgün modeller ve algoritmalar oluşturmaktadır. Araştırma probleminin çözümü için suç davranışları belirlenmiştir. Bunlar kavga, koşma, silah doğrultma, atlama, el kaldırma, yerde uzanma, eylemsizlik ve diğer olmak üzere sekiz alt kategoriye ayrılarak, güvenlik kameralarından alınmış 617 gerçek video görüntüsünden oluşan Güvenlik Kamerası Suç Veri Seti oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda gözetimsiz öğrenme modellerinin gözetimli öğrenme modellerine nazaran suç tespitinde daha etkili olduğu bulunmuştur. Elde edilen bulgular ve gözlemler doğrultusunda, derin öğrenme ile geliştirilen çözümün araştırmanın amaç ve hedeflerini karşıladığını söylemek mümkündür. Ancak, araştırma sınırlılıkları dikkate alındığında ise gelecekteki çalışmalarla iyileştirilmesi gereken yönlerinin bulunduğunu da belirtmek gerekmektedir.

Özet (Çeviri)

Due to their nature, crime and criminal events have always been important for human and social life in the past, and it is clearly observed that they would have important effects in the future. In addition to legal sanctions, it is possible to say that limited technological applications reduce the crime-related incidents to a certain extent, however, they are far from meeting the expected requirements. One of the most important reasons for this is that criminal events are examined asynchronously and manually after they occur, and technological tools are often used for recording and processing the data belonging to these events. Therefore, it is considered that smart technological solutions that would monitor the events in real time and automatically analyze the criminal behaviors may reduce crimes and also increase the deterrence for crime. The main purpose of the study is, therefore, to produce a smart solution for detecting criminal behavior in real time by using video images obtained from security cameras (CCTV) in closed areas. An integrated research is carried out using deep learning methods, techniques and tools within the framework of design science research method. The theoretical foundations of the research are crime and crime detection methods, artificial intelligence, artificial neural networks, deep learning and image processing knowledge areas. The proposed deep learning solution and its original models and algorithms constitute the main outputs of this study. Additionally, criminal behaviors have been determined for the solution of the research problem. These are fighting, running, aiming a gun, jumping, raising hands, lying on the ground, inaction positions and others. Security Camera Crime Data Set consisting of 617 real video images taken from security cameras has also been created. As a result of the study, it is found that unsupervised learning models are more effective in crime detection than supervised learning models. In line with the findings and research observations, it is possible to say that the solution, developed using deep learning methods, meets the aims and objectives of the research. However, considering the limitations of the research, it should be noted that there are some aspects that need improvement with future studies.

Benzer Tezler

  1. Tarım makinaları imalathanelerinde iş güvenliği denetimi amaçlı yapay zeka destekli otomatik baret tespit sistemi

    Artificial intelligence-based automatic helmet detection system for occupational safety inspection in agricultural machinery factories

    SİMGE ÖZÜAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    ZiraatKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ERTUĞRUL

  2. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleri ile hidroponik tarım

    Hydroponic agriculture with deep learning and machine learning methods

    NURTEN BULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET HACIBEYOĞLU

  3. Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Derin öğrenme tabanlı yöntemler ile GPR görüntülerinde obje tespiti

    Object detection in GPR images with deep learning based methods

    ORHAN APAYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURGAY İŞSEVEN

  5. A comparison of LSTM and GNN based session recommendation systems

    LSTM ve GNN tabanlı oturum öneri sistemlerinin karşılaştırılması

    ÇAĞRI EMRE YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN