Stratejik öneme sahip kurumlar için potansiyel tehditlerin erken tespitinde yapay zeka destekli sınıflandırma
Artificial intelligence assisted classification for early detection of potential threats for strategically important organizations
- Tez No: 926548
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KIYAS KAYAALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Bu tez çalışmasında güvenlik açıkları ve toplumsal saldırılar bağlamında güvenlik kameralarının etkinliğini incelemekte ve derin öğrenme teknikleri kullanarak bu sistemleri iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada SHODAN zafiyet tarama sistemi üzerinde yer alan güvenlik kameralarından kazıma ile elde edilen 1254 görüntüden oluşan bir veri seti oluşturulmuş ve veri artırma yöntemleriyle bu sayı 3762'e yükseltilmiştir. Veri seti, askeri alan, hastane, okul, meydan ve alışveriş merkezi olmak üzere beş farklı sınıfta etiketlenmiştir. PyTorch ve OpenCV kullanılarak YOLOv9, YOLO-NAS, RetinaNet, Faster-RCNN ve EfficientDet-D7 gibi modern nesne tespiti modelleri ile eğitim gerçekleştirilmiştir. Eğitim sonuçlarına göre, en yüksek mAP50 değeri %98.9 ile YOLOv9 modeli tarafından elde edilmiştir. Analizler, güvenlik kameralarının bütün sınıflar için güvenlik seviyesini artırmada etkili olduğunu göstermektedir. Çalışma, kameraların yerleştirilme açısı, ışık koşulları ve konumlandırılmalarının güvenlik sistemlerinin performansını önemli ölçüde etkilediğini ortaya koymuştur. Ayrıca, düşük ışık ve değişken hava koşullarında nesne tespitinin güvenlik sistemleri için kritik bir öneme sahip olduğu vurgulanmıştır. Beş farklı sınıfta gerçekleştirilen analizler, güvenlik kameralarının özellikle toplumsal alanlarda güvenlik tehditlerini tespit etme potansiyelini artırdığını göstermiştir. Elde edilen bulgular, güvenlik kameralarının kritik altyapıları koruma ve toplumsal saldırılara karşı önleyici tedbirler alma konusundaki önemini bir kez daha ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
This study examines the effectiveness of surveillance cameras in the context of security vulnerabilities and societal threats and aims to improve these systems using deep learning techniques. A dataset consisting of 1254 images captured from surveillance cameras was created and expanded to 3762 images using data augmentation techniques. The dataset was annotated into five distinct categories: military, hospital, school, square, and mall. State-of-the-art object detection models, including YOLOv9, YOLO-NAS, RetinaNet, Faster-RCNN, and EfficientDet-D7, were trained using PyTorch and OpenCV. Among these models, YOLOv9 achieved the highest mAP50 score of 98.9%. The analyses demonstrate that surveillance cameras are effective in enhancing security levels across all categories. The study reveals that the placement angles, lighting conditions, and positioning of cameras significantly influence the performance of security systems. Additionally, object detection in low-light and varying weather conditions is emphasized as critically important for the effectiveness of security systems. The analyses conducted across five different categories highlight the potential of surveillance cameras to detect security threats, particularly in public spaces. The findings underscore the importance of surveillance cameras in protecting critical infrastructure and taking preventive measures against societal threats.
Benzer Tezler
- The role of local networks in innovation production and knowledge share with university: Çanakkale case study
Yerel ağların yenilik üretimindeki rolleri ve üniversite ile bilge paylaşımı: Çanakkale incelemesi
ELVİN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLDEN ERKUT
- Stratejik ve öngörüsel istihbarat bağlamında ABD ulusal istihbarat ve güvenlik strateji belgelerinin incelenmesi
The analysis of the national intelligence and security strategy documents of the united states in the context of strategic and anticipatory intelligence
MUHAMMET VANLIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Uluslararası İlişkilerMarmara ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ YAZĞAN
- Güney Kore ve Türkiye ekonomik dinamikleri: Karşılaştırmalı SWOT analizi
Economic dynamics of South Korea and Turkey: Comparative SWOT analysis
KEYIMU ABUDUKEREMU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Ekonomiİstanbul Ticaret ÜniversitesiSanayi Politikaları ve Teknoloji Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SABRİ ÖZ
- Derin deniz madenciliğinin deniz güvenliğine etkileri
Impacts of deep sea mining on maritime security
ÇAĞSENİN NACİ YURTÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDenizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN BOLAT
- Yenilikçiliğin yerel dinamikleri, İstanbul metropoliten alanında ilaç sektörünün değerlendirilmesi
Local dynamics of innovation, evaluation of pharmaceutical sector in Istanbul metropolitan area
BURCU ATAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLDEN ERKUT