Geri Dön

Detection and classification of forest fire smoke by deep learning methods using Unmanned Aerial Vehicle in Türkiye

Türkiye'de İnsansız Hava Araçlarını kullanarak orman yangın dumanının derin öğrenme yöntemleriyle tespiti ve sınıflandırılması

  1. Tez No: 755717
  2. Yazar: TÜREM TOPALHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CANBOLAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Dünyada ve Türkiyede orman yangınlarının yıllar içinde arttığı gözlenmiştir. İklim değişikliği, insan faktörleri ya da yıldırım düşmesi gibi çeşitli olaylar sonucunda çıkan bu felaket ekosisteme ciddi zararlar verip, büyük tehlikeler oluşturmaya başlamıştır. Doğrudan veya dolaylı tahribat sadece hayvan ve bitki ekosistemlerini etkilemekle kalmaz, uzun vadede iklim değişikliği, turizm, sanayi ve sağlık gibi birçok alanı da etkiler. Orman yangınlarına müdahale edebilmenin birçok yolu vardır. Günümüz teknolojileri sayesinde yangınlara erken müdahale edebilmek eskisinden daha kolay ve sistematik bir hale gelmiştir.Derin öğrenme algoritmaları sayesinde yangınlara müdahale şansı oldukça yükselmektedir. Bu çalışmamızda İnsansız Hava Aracı üzerinden çekilmiş videolardan alınan görüntüler sayesinde yangının eski ya da yeni çıkmış bir yangın olup olmadığını tahmin ederek sınıflandırma yapmış olup, derin öğrenme algoritmaları ile de bir doğruluk oranı çıktısı elde edilmiştir. Hareketli kameralardan alınmış bu resimlerin gürültü değerleri yüksek olduğundan dolayı kayıp değerleri diğer hareketsiz kameralara göre daha yüksektir. Bu sebepten dolayı derin öğrenme algoritmalarıyla bir model oluşturup veri artırımı yaparak, test verimizde %96,97 doğruluk değeri elde edilmiştir. Buradaki sonuçtan gördüğümüz üzere derin öğrenme algoritmalarından oluşturulan modellerin yüksek doğruluk oranlarına ulaşarak başarılı oldukları gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

It has been observed that forest fires have increased over the years in the world and in Türkiye. This disaster, which emerged as a result of various events such as climate change, human factors or lightning strikes, caused serious damage to the ecosystem and started to pose great dangers. Direct or indirect destruction not only affects animal and plant ecosystems, but also affects many areas such as climate change, tourism, industry and health in the long run. There are many ways to respond to forest fires. Thanks to today's technologies, early intervention in fires has become easier and more systematic than before. Thanks to deep learning algorithms, the chance of responding to fires increases considerably. In this study, we made classification by estimating whether the fire was an old or new fire, thanks to the images taken from the videos taken on the Unmanned Aerial Vehicle, and an accuracy rate output was obtained with deep learning algorithms. Since the noise values of these pictures taken from motion cameras are high, their loss values are higher than other still cameras. For this reason, by creating a model with deep learning algorithms and increasing the data, 96.97% accuracy value was obtained in our test data. As we can see from the result here, it has been observed that the models created from deep learning algorithms are successful by reaching high accuracy rates. Since the noise values of these pictures taken from motion cameras are high, their loss values are higher than other still cameras. For this reason, by creating a model with deep learning algorithms and increasing the data, 96.97% accuracy value was obtained in our test data. As we can see from the result here, it has been observed that the models created from deep learning algorithms are successful by reaching high accuracy rates. Since the noise values of these pictures taken from motion cameras are high, their loss values are higher than other still cameras. For this reason, by creating a model with deep learning algorithms and increasing the data, 96.97% accuracy value was obtained in our test data. As we can see from the result here, it has been observed that the models created from deep learning algorithms are successful by reaching high accuracy rates.

Benzer Tezler

  1. Early detection of forest fire from video utilizing temporal information

    Zamansal bilgiden faydalanarak videodan orman yangınlarının erken tespiti

    MERVE TAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM TAŞDEMİR

    DOÇ. DR. ZAFER AYDIN

  2. Orman yangınlarının görüntü işleme yöntemleri ile tespit edilmesi ve sınıflandırılması

    Determination and classification of forest fire with image processing methods

    MURAT TOPTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DAVUT HANBAY

  3. Sabit görüntülerde görüntü işleme teknikleri ile orman yangını tespiti

    Forest fire detection in still images using image processing techniques

    VELİ BURAK ÇELEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. FATİH DEMİRCİ

  4. İHA kullanılarak orman yangınlarının tespiti ve görüntülenmesi için derin öğrenme tabanlı gözetleme sisteminin geliştirilmesi

    Development of a deep learning based surveillance system for forest fire detection and monitoring using UAV

    IBRAHIM SHAMTA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mekatronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BATIKAN ERDEM DEMİR

  5. Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi

    Forest fire analysis with remote sensing data

    COŞKUN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR