Development and implementation of yolov8-based model for human and animal detection during forest fires
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 828810
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Biyosferin korunması için dünyanın her yerinde ormanlar bir zorunluluktur. Orman yangınları, dünyanın birçok yerinde yaşam için en büyük risklerden biridir; insanlar, bitkiler, hayvanlar ve hatta toprak dahil olmak üzere çevreyi tehlikeye atarlar. Kuzey Afrika ve Akdeniz bölgeleri, Amazon ve Avustralya geçen yıl orman yangınlarından büyük zarar gördü. Can ve mal kurtarmak için, orman yangınları çok geç olmadan fark edilmelidir. Bu çalışma, YOLOv8 derin öğrenme algoritmasını kullanarak dış mekan görüntülerinde yangın, duman, insan ve hayvanları tespit etmeyi amaçlamaktadır. Çeşitli arama motorlarından görüntüler elde edilerek ve bunlara manuel olarak açıklama eklenerek, dış mekan görüntülerinden oluşan özel bir veri seti oluşturuldu. YOLOv8 modeli, bu veri kümesi üzerinde eğitildi ve farklı nesne sınıfları için değişken performansla 0,274'lük bir genel harita elde etti. Model, küçük yangın ve duman örneklerini algılamakta güçlük çekiyordu ve bazı durumlarda hayvanlarla insanlar arasında ayrım yapmakta zorlanıyordu. Çalışma ayrıca bilgisayarla görmede görüntü kalitesinin önemini belirledi ve düşük görüntü kalitesinin model performansı üzerindeki etkisini vurguladı. Genel olarak, çalışma, YOLOv8'in dış mekan nesnelerini tespit etme performansının kapsamlı bir değerlendirmesini sunar ve iyileştirilmesi gereken alanları belirler.
Özet (Çeviri)
For the biosphere to be protected, forests are a necessity everywhere in the world. Forest fires are one of the major risks to life in many parts of the world; they put the environment, including humans, plants, animals, and even land in danger. The North African & Mediterranean regions, Amazon & Australia last year suffered greatly from forest fires. To save lives and property, forest fires must be discovered sooner rather than later. This study aims to detect fire, smoke, humans, and animals in outdoor images using the YOLOv8 deep learning algorithm. A custom dataset of outdoor images was created by obtaining images from various search engines and manually annotating them. The YOLOv8 model was trained on this dataset and achieved an overall mAP of 0.274, with varying performance for different object classes. The model had difficulty in detecting small instances of fire and smoke and struggled to differentiate between animals and humans in certain cases. The study also identified the importance of image quality in computer vision and highlighted the impact of poor image quality on model performance. Overall, the study presents a comprehensive evaluation of YOLOv8's performance in detecting outdoor objects and identifies areas for improvement.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama ve derin öğrenme yöntemleri ile İstanbul'un yerel iklim alanları ve yer yüzeyi sıcaklığı değişimleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between local climate zones and land surface temperature changes in İstanbul using remote sensing and deep learning methods
MELİKE NİCANCI SİNANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Mobil cihazlar ile derin öğrenme mimarisi kullanarak gerçek zamanlı video nesne izleme
Deep learning architectures for real-time video object tracking by mobile devices
ULAŞ TOSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Yapay zekâ tabanlı ilaçlama drone'u tasarımı ve uygulaması
Artificial intelligence based spraying drone design and implementation
CEMALETTİN AKDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ÖZER
PROF. DR. YÜKSEL OĞUZ
- Integrating path planning and image processing with UAVs for disease detection and yield estimation in indoor agriculture
Kapalı alan tarımda hastalık tespiti ve verim tahmini için rota planlama ve görüntü işlemenin İHA'larla entegre edilmesi
ONAT ERDOĞMUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Seröz efüzyon sitopatolojisinde makine öğrenmesi tabanlı tanı yaklaşımlarının geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of machine learning based diagnosis approaches in serous effusion cytopathology
ELİF BAYKAL KABLAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT EKİNCİ