Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AYŞEGÜL DEMİRTAŞ
Danışman: MEHMET SERDAR GÜZEL
Özet:Bu makalede, orman yangınlarını erken algılama sistemlerine, görsele dayalı, yeni ve kesinliği artırılmış bir bakış açısı getirmek hedeflenmektedir. İnsansız hava araçları teknolojisinden faydalanılarak geliştirilen sistemlerin sayısının gün geçtikçe arttığı bu dönemde, dünyanın ciğerleri olan ormanlarımızın doğal akışın dışında tahribatının en aza indirilmesi ve bu yolda işgücü ve zaman kaynaklarının en iyi şekilde yönetilmesi hedeflerine ulaşmak için, görü yetisi kazandırılmış insansız hava araçlarının kullanılması yerinde olacaktır. Tez konusu doğrultusunda yürütülen uygulama sonucunda, insansız hava aracı ile duman görselinin tespitine dayalı sistemin yangın algılamada meydana gelen hata oranını azaltılmasında büyük ölçüde fayda sağlayabileceği öne sürülmektedir. Sistemdeki mikrodenetleyici, derin öğrenme metodları ile eğitilerek programlanmış insansız hava aracına yangın tanısının en erken bulgusu olan duman görselini tanıyabilme yetisi kazandırılmıştır. Yangın tespitinde kullanılan yaygın algoritmalarda en temel problem olan asılsız ihbar ve gözden kaçırma oranlarının yüksek olmasıdır. Alınan görselden çıkarılan sonucun teyit edilmesi ve fazladan bir sağlama aşaması tanımlanması sistemin güvenilirliğini arttıracağı gibi sonucun kesinliğini de garantileyecektir. İnsansız hava aracının mobil görü sağlaması sayesinde veriler yerinden, net ve sürekli alınabilecek kontrol noktası tarafından görüş açısı kontrol edilebilecektir. Makale konusu doğrultusunda geliştirilen uygulama simülasyon ortamında gerçeklenmiş ve analiz sonuçlarıyla erken yangın algılama sisteminin sağladığı avantajlar makalenin sonuç bölümünde işlenmiştir. In this article, it is aimed to bring a new and improved perspective based on visual indications relating to early detection systems in forest fires. In this period where the number of systems developed by utilizing unmanned aerial technology is increasing day by day, unmanned aerial vehicles will be used to achieve the targets of minimizing the destruction of our forests which are the lungs of the world and optimizing the usage of workforce and time resources. As a result of the application carried out in line with the subject of the thesis, it is proposed that the system based on the detection of a smoke image with an unmanned aerial vehicle can provide a great benefit in reducing the error rate occurring in fire detection. The microcontroller in the system has been trained with deep learning methods and has been given the ability to recognize a smoke image, which is the earliest sign of fire diagnosis. The most fundamental problem in the common algorithms used in fire detection is the high level of false alarm and overlook rate. Confirming the result obtained from the detection and defining an additional proof will increase the reliability of the system as well as the accuracy. Since the unmanned aerial vehicle provides a mobile vision, the point of view can be controlled by the ground station can manipulate it for the sake of the accuracy of the result. The application developed in line with the subject of the article was implemented in a simulation environment and the advantages of the early fire detection system and analysis are discussed in the conclusion section of the article.