Deep learning based smoke detection for foggy environments
Sisli ortamlar için derin öğrenme tabanlı duman tespiti
- Tez No: 671934
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ERDAL ÖZBEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Son yıllarda küresel ısınma tehdidinin kendisini daha çok göstermesiyle orman yangınlarını önlemek için dış ortam duman tespitiyle ilgili çalışmaların sayısı artmış ve bu çalışmalarda çoğunlukla dumanın görüntü tabanlı tespitine odaklanılmıştır. Lakin yüksek doğrulukla duman tespitinin en önemli darboğazı zorlu hava koşullarıdır. Özellikle sis, duman gibi gözüktüğü için yüksek doğrulukta tespit yapılmasını engeller. Bu tezde, sis ve duman görüntülerinin tespiti için bir yöntem önerildi. Bu yöntemde, dumanlı ve dumansız çekimleri içeren çeşitli veri tabanlarından videolar görüntülerine ayrıldı. Görüntülerin parlaklık değerleri değiştirilerek yapay olarak sisli görüntüler oluşturuldu. Sisli ve dumanlı örnekleri içeren veri seti, çeşitli renk uzaylarında modern Konvolüsyonel Sinir Ağları mimarileri kullanılarak sınıflandırıldı. Renk uzayları ve derin öğrenme mimarilerinin performansları karşılaştırılarak bellek kullanımı ve sınıflandırma doğruluğu açısından en iyi çözümler belirlendi. Bu çözümlerden biri olan önerilen yöntem, literatür çalışmalarını geride bıraktı.
Özet (Çeviri)
In recent years, as the global warming threat manifests itself more, the number of studies on outdoor smoke detection is increased to prevent wildfires, and these studies are mostly focused on image-based detection of smoke. However, the major bottleneck of the detection of smoke with high accuracy is harsh weather conditions. Especially fog, due seems to smoke, prevents detecting with high accuracy. In this thesis, a method is proposed for the detection of fog and smoke images. In this method, videos from various databases including footage with and without smoke are divided into their images. By changing the brightness values of images, foggy images are created artificially. The dataset containing foggy and smoky samples is classified using modern Convolutional Neural Network architectures in various color spaces. By comparing the performances of color spaces and deep learning architectures the best solutions in terms of memory usage and classification accuracy are determined. The proposed method as one of these solutions, is overtaken the literature studies.
Benzer Tezler
- Early detection of forest fire from video utilizing temporal information
Zamansal bilgiden faydalanarak videodan orman yangınlarının erken tespiti
MERVE TAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM TAŞDEMİR
DOÇ. DR. ZAFER AYDIN
- Fire and smoke detection based on artificial intelligence techniques
Yangın ve duman algılama tabanlı yapay zeka teknikleri
ALI FARIS MANSOR AL-KHAFAJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN
- Forest fire detection using deep learning
Derin öğrenme ile orman yangını tespiti
BERK ÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMAD UMER KHAN
- Development and implementation of yolov8-based model for human and animal detection during forest fires
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA QAYS FADHIL ALSAMURAI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Döner kanatlı insansız hava araçları ile görsel verilere dayalı erken yangın algılama sistemi
Visual based early fire detection system with unmanned aerial vehicles
AYŞEGÜL DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL