Makine öğrenmesi algoritmaları ile iç ortamlar için yeni bir durum analizi ve kalabalık yönetimi yaklaşımı
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü (Döner Sermaye), Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MEHMET EREN YEŞİLYURT
Danışman: Mehmet Serdar Güzel
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Hastane, otobüs terminali ve mağaza gibi iç ortamlarda uygulanan kalabalık yönetimi ve durum analizi teknikleri bireylerin güvenliğini sağlar ve bireylere verilen hizmetin kalitesini artırır. Dünya nüfusundaki hızlı artış ve şehirleşme iç ortamlar için durum analizi ve kalabalık yönetimi uygulamalarının önemini artırmıştır. Bu uygulamalar makine öğrenmesi tabanlı bilgisayarlı görü teknikleri ile hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir. Bu çalışmada kalabalık yoğunluğu analizi ve kuyruk tespiti üzerine odaklanılmıştır. Özel bir hastaneden alınan iki farklı güvenlik kamerasının görüntülerindeki insanlar YOLOv8 nesne tespiti modeli ile tespit edilmiştir. Tespit edilen insanların sınırlayıcı kutularının konumları görüntü sıcaklık haritalarının oluşturulması için kullanılmıştır. İnsanların sahnedeki gerçek konumları kamera kalibrasyonu yapıldıktan sonra bazı varsayımlar altında tahmin edilmiştir. Tahmin edilen gerçek konumlar ile sahnelerin kuş bakışı görünümleri elde edilmiş ve bu görünümler üzerinde sıcaklık haritaları oluşturulmuştur. Kuyruk tespiti için evrişimsel sinir ağlarına dayanan bir model geliştirilmiştir. Etiketli kamera görüntüleri üzerinde eğitilen model, sadece sınırlayıcı kutu koordinatlarını kullanarak kişilerin bir kuyruğun parçası olup olmadığını tahmin etmektedir. Çapraz doğrulama sonucunda model 0,90 doğruluğa ve 0,91 F1 skoruna ulaşmıştır. Çalışma sonucunda giriş olarak sadece görüntü koordinatlarını kullanan bir evrişimsel sinir ağının kuyruk tespiti konusunda başarılı olduğu gösterilmiştir. Kalibre edilmiş kameralar yardımıyla sahnelerin kuş bakışı sıcaklık haritaları elde edilmiş, kuyruk tespiti ve yoğunluk analizi uygulamalarını gözlemlemek için bir web uygulaması oluşturulmuştur.