Geri Dön

Enhancing urban search and rescue planning: Real-time integration of aerial object detection, rescue member observations, and tracking with qualitative spatial reasoning

Kentsel arama ve kurtarma planlamasının geliştirilmesi: Nitel uzaysal akıl yürütme ile nesne algılama, kurtarma üye gözlemleri gerçek zamanlı entegrasyonu ve nesne takibi

  1. Tez No: 854065
  2. Yazar: MOHAMMAD ABDEH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ESRA ERDEM PATOĞLU
  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: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Büyük ölçekli felaketlerin ardından, gerçek zamanlı izleme, kaynak optimizasyonu ve görev planlaması için, arama ve kurtarma çalışmalarında mağdur insanları bulabilmek ve takip edebilmek, kritik bir adımdır. Bu tezde arama ve kurtarma (SAR) çalışmaları için DODAE adında tespit, gözlem, tekilleştirme, eşleştirme ve açıklama adımlarından oluşan çok nesneli bir takip paradigması öneriyoruz. Tespit adımı, afet bölgesinin havadan görüntülerini kullanarak potansiyel mağdurların yerini belirlemeyi amaçlar. Gözlem adımı, vatandaşlardan, gönüllülerden ve kurtarma ekip üyelerinden mağdurların konumlarını açıklayan gözlemleri toplamayı hedefler. Veri tekilleştirme adımının amacı, güvenilir gözlemler yoluyla ortak gözlemleri ve tespit adımında yapılan yanlış pozitif ve yanlış negatif kararları filtrelemektir. Eşleştirme adımı, nesne tespitlerini veya gözlemleri ilgili izleme kimlikleriyle eşlestirir. Açıklama adımı, potansiyel mağdurların yakındaki nesnelere göre konumlarını açıklar. DODAE kapsamında nitel uzaysal ve mesafe ilişkilerini kullanan iki yeni yöntem sunuyoruz. İlişkilere Göre Veri Tekilliştirme (DDR) ve ilişkilere Göre Veri Eşleştirme (DAR). Bu hibrit yöntemleri değerlendirmek için, SAR senaryolarının koşullarını simüle etmek amacıyla düşük kare hızlı bir izleme video veri seti oluşturuyoruz. Değerlendirmeleri dört farklı senaryoda yapıyoruz: mükemmel bir dedektörle, yalnızca tespitlerle, yalnızca gözlemlerle, ve her ikisiyle. Deneysel değerlendirmelerde, QSR'in tespit ve izleme sonuçlarının doğruluğunu iyileştirdiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Locating and tracking potential victims in search and rescue (SAR) missions is a crucial step in real-time monitoring, resource optimization, and mission planning in the aftermath of large-scale disasters. We propose a multi-object tracking paradigm in SAR missions (DODAE) consisting of detection, observation, deduplication, association, and explanation steps. The detection step locates potential victims in aerial images of the disaster region. The observation step collects qualitative spatial relations describing the locations of potential victims relative to landmarks in the disaster area from citizens, volunteers, and rescue team members. The deduplication step filters common observations, and detected false positives and false negatives, via trustworthy observations. The association step links object detections or observations to corresponding track identities. The explanation step describes the locations of potential victims relative to close-by objects. Within DODAE, we introduce two novel methods that utilize qualitative spatial reasoning (QSR): Data Deduplication by Relations (DDR), and Data Association by Relations (DAR). To evaluate these hybrid methods, we build a low frame-rate tracking video dataset to simulate the circumstances of SAR scenarios. We conduct evaluations in four distinct scenarios: with a perfect detector, with detections only, with observations only, and with both detections and observations. The improved accuracy results show the usefulness of QSR for detection and tracking.

Benzer Tezler

  1. CIM based earthquake risk management for resilience in smart cities

    Akıllı şehirlerde dirençlilik için CIM tabanlı deprem risk yönetimi

    MUSTAFA KORKMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Deprem MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH CAN ZÜLFİKAR

    DOÇ. DR. SEVİLAY DEMİRKESEN ÇAKIR

  2. Analysis of the resilience of transportation infrastructure in industrial zones: A case study of the Anatolian side of Istanbul

    Sanayi bölgelerinin ulaşım altyapısı direncinin incelenmesi: İstanbul Anadolu yakası örneği

    YAREN ÇAĞLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ERGÜN

  3. Evaluation of urban conservation and revitalization policy and practise in Europe and Turkey a case study on Ayvansaray in historical peninsula

    Avrupa ve Türkiye`de kentsel koruma ve revitalizasyon politikası ve uygulamaları üzerine bir değerlendirme İstanbul tarihi yarımada-Ayvansaray örneği

    ZEYNEP GÜNAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. NURAN ZEREN GÜLERSOY

  4. Virtual reality applications in urban design: Unveiling potentials and future directions

    Kentsel tasarımda sanal gerçeklik uygulamaları: Potansiyellerin ve gelecek yönelimlerin belirlenmesi

    IŞIK SEVİNÇ KESKİN MERCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLDEN DEMET ORUÇ ERTEKİN

  5. Bir kentsel bölgede hipertansiyon hastalarında tedavi uyuncu ve bunu etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi

    Treatment compliance among hypertensive patients in urban area and factors that affected the compliance

    JALE AKGÖL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Eczacılık ve FarmakolojiCelal Bayar Üniversitesi

    Farmakoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCÜMENT ÖLMEZ