Geri Dön

Detection of concealed pistols in thermal images by using deep learning methods

Derin öğrenme yöntemleri ile termal görüntülerde gizlenmiş tabanca tespiti

  1. Tez No: 667690
  2. Yazar: OZAN VERANYURT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL OKAN ŞAKAR
  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: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Ateşli silahlar içeren şiddet, hassas ve yetkin gözetim sistemleri gerektiren yükselen bir tehdittir. Mevcut gözetim teknolojileri, sürekli insan gözlemini içerir ve insan hatalarına açıktır. Bu tür hataları ele almak ve minimum insan çabasıyla izlemek için, tehdidi algılayabilen ve yerini belirleyebilen yapay zekâ içeren yeni teknolojilere ihtiyacımız var. Bu çalışmada amacımız, termal görüntüler ve gerçek zamanlı termal gözetim üzerinde gizli tabancaları tespit edip konumlandırabilen çoklu derin öğrenme modellerini içeren bir çözüm geliştirmektir. Bu amaca hizmet eden farklı derin öğrenme modellerini değerlendirmek ve üstün olanı seçmek için deneysel sonuçlar da verilmektedir. Çalışmamız 2 ana bölüme ayrılmıştır. İlk bölümde, bu tür verilerin kamuya açık olmaması ve zor elde edilebilirliği nedeniyle gizli bir silah içeren termal görüntülerin yaratılmasına odaklandık. İkinci olarak, gizlenmiş tabancaları tespit etmek ve yerini bulmak için önerdiğimiz çözümü detaylandırdık.

Özet (Çeviri)

Violence involving pistols is a rising threat that requires precise and competent surveillance systems. Current surveillance technologies involve continuous human observation and are prone to human errors. To handle such errors and monitor with minimal human effort, we require new technologies involving artificial intelligence that can detect and pinpoint the threat. In this study, our aim is to develop a solution involving multiple deep learning models capable of detecting and locating concealed pistols on thermal images and real time thermal surveillance. Experimental results are also given to evaluate the different deep learning models serving this purpose and to choose the superior one. Our study is divided in 2 main methodical sections. In the first part, we focused on generation of thermal images containing a concealed weapon due to the difficulty and not public availability of this kind of data. Secondly we elaborated on the solution proposed in this study for detecting and locating concealed pistols.

Benzer Tezler

  1. Dokunun gizemi

    Mystery of tissue

    BURÇİN SOY GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Güzel SanatlarHacettepe Üniversitesi

    Resim Ana Sanat Dalı

    PROF. HASAN PEKMEZCİ

  2. Terahertz(>0.3THz) active imaging systems

    Terahertz(>0.3THz) aktif görüntüleme sistemleri

    FIRAT İDİKUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN ALTAN

  3. Terahertz stand-off imaging for security applications

    Güvenlik uygulamaları için terahertz uzaktan görüntüleme

    İHSAN OZAN YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALTAN

  4. Split ring resonator and metamaterials at microwave regime, numerical analysis design, characterization

    Mikrodalga frekanslarinda kesik halka resonatör ve metamalzemeler, sayısal analiz, tasarım, karakterizasyon

    SEYEDEHAYDA SADEGHZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ARDA DENİZ YALÇINKAYA

  5. Olaya ilişkin potansiyellerin saklanmış bilginin tespitinde kullanımı: Kelime, nesne ve yüz tanımanın karşılaştırılması

    Detecting concealed information by using event related potentials: Comparing text, object and face detection

    FURKAN EREN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    FizyolojiHacettepe Üniversitesi

    Fizyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ETHEM GELİR