İnsansız hava aracı ile yangın bölgesinin tespiti ve müdahalesinin yapay zeka ile tahminlenmesi
Detection of fire zone by unmanned aerial vehicle and prediction of fire intervention with artificial intelligence
- Tez No: 813656
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Orman yangınları günümüzde, canlı yaşam alanlarını tehdit eden afetlerin başında gelmektedir. Küresel ısınmadaki artış, hava kalitesinin bozulması, hayvan ve bitki çeşitliliğindeki azalmalar, orman yangınlarının oluşturduğu başlıca zararlardır. Orman yangınlarının oluşturduğu tehditler ile mücadele edebilmek için tüm devletler çeşitli politikalar geliştirmekte ve ciddi maddi harcamalar yapmaktadırlar. Bu mücadelede kullanılan teknolojik ürünlerin geliştirilmesi ve orman yangınlarına daha hızlı ve kesin çözümün bulunabilmesi elzemdir. Gerçekleştirilen tez çalışmasında bu sorunlardan hareketle yapay zeka tabanlı bir insansız hava aracı sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem olası yangın bölgesinde devriye gezerek otonom uçuş ve analiz yapma yeteneklerine sahiptir. Sistem üzerinde bulunan kamera ile anlık olarak görüntüler yer birimine aktırılmakta ve işlenmektedir. İşlenen görüntüler de yangın ve duman emareleri aranmaktadır. Olası bir yangın durumunda sistem otonom olarak yangın bölgesinde uçuş gerçekleştirmekte ve yangına müdahale etmek üzere görev icra etmektedir. Yangın anında yapay zeka modelleri ile rüzgar hızı, İHA hızı, İHA irtifası bilgileri işlenerek bir yatay atış tahmini yapılmaktadır. Tahmin sonucunda İHA hareket halinde iken yangın söndürme topunun bırakılması gereken an hesaplanmaktadır. Oluşan yatay atışın X ekseninde ne kadar yol alacağı model tarafından tahmin edilmektedir. X ekseninden alınacak yolun bitiş noktası yangın merkezi için tahminlenmektedir. Böylece doğru bir atış ile yangın söndürme topunun alevli bölgeye düşürülmesi hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, forest fires are one of the leading disasters that threaten living habitats. The increase in global warming, deterioration of air quality, decrease in animal and plant diversity are the main damages caused by forest fires. In order to combat the threats posed by forest fires, all states develop various policies and make serious financial expenditures. It is essential to develop technological products used in this struggle and to find a faster and more precise solution to forest fires. In this thesis, an artificial intelligence-based unmanned aerial vehicle system was developed based on these problems. The developed system has autonomous flight and analysis capabilities by patrolling the potential fire zone. With the camera on the system, instant images are transmitted to the ground unit and processed. The processed images are searched for signs of fire and smoke. In the event of a possible fire, the system autonomously flies in the fire zone and performs missions to intervene in the fire. At the time of fire, wind speed, UAV speed, UAV altitude information is processed with artificial intelligence models and a horizontal shot prediction is made. As a result of the prediction, the moment when the fire extinguishing ball should be released while the UAV is in motion is calculated. The model predicts how far the resulting horizontal shot will travel on the X-axis. The end point of the path to be taken from the X axis is estimated for the fire center. Thus, it is aimed to drop the fire extinguishing cannon into the flaming area with an accurate shot.
Benzer Tezler
- Büyük orman yangını geçirmiş alanlarda yersel ölçüm ve serpinti radyonüklid yöntemleri (Berilyum-7 ve Sezyum-137) kullanılarak toprak erozyonu hızının belirlenmesi
Determination of erosion rate in wildfire areas using field measurement and fallout radionuclides (Beryllium-7 and Caesium-137) methods
CİHAN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2023
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKatı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA GÖRÜM
- Determination of commutation sector in sensorless control of BLDC motors by maximum likelihood estimation method
Fırçasız doğru akım motorlarının algılayıcısız kontrolünde komütasyon bölgesinin en büyük olasılık tahmini yöntemi ile tespiti
ABDULKERİM AHMET KAPLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Moving object tracking by regularization via sparsity in wide area aerial video
Hava aracından çekilmiş geniş alan videolarında seyreklik tabanlı regülarizasyon ile hareketli nesne takibi
ERDEM ONUR ÖZYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Signal detection and parameter estimation of frequency hopping signals
Frekans atlamalı sinyallerin tespiti ve parametre kestirimi
BATUHAN KAPLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Structural optimization of the UAV composite wing-box by adaptive genetic algorithm methods
İHA kompozit kanat kutusunun uyarlanabilir genetik algoritma yöntemleri ile yapısal optimizasyonu
BERK GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAFAK YILMAZ