Akademik Veri Yönetim Sistemi
5. Uluslararası Erciyes Bilimsel Araştırmalar Kongresi, Kayseri, Türkiye, 16 - 18 Nisan 2021, cilt.1, sa.1, ss.201-211
Günümüzde nesne tespiti uygulamaları birçok
alanda kullanılmaktadır. Bu çalışmada, depremlerde yıkılan binalarda bulunan
insan sayısının tespitinde yaşanılan bilgi eksikliğinin giderilmesine yönelik
bir sistem geliştirilmesi amaçlanmaktadır.
Yaşayan canlılar daha önce gördükleri
veya bildikleri nesneleri anında tanımaktadırlar. Günümüzde bilgisayarların da
insanlar gibi nesne tanıması mümkün olmuştur. Bu yaklaşımdan yola çıkarak
binaların giriş kısmına konumlandırılacak kamera modülü ile binaya giren canlıların
tespiti ve görüntülerinin işlenmesi üzerine bir sistem ve yazılım
geliştirilmiştir. Bu işlemler için nesne tespitinde ve görüntü işlemede
günümüzde de yaygın olarak kullanılan, hızlı ve güvenilir netice veren Yolo
Algoritması kullanılmış, sonuçlar Python Programlama Dili, OpenCV Kütüphanesi
ve Darknet Sinir Ağı Çerçevesi kullanılarak Google Colab Platformu üzerinde
elde edilmiştir. YOLO algoritmasının son sürümü olan Yolo V4-Tiny algoritması
ile yazılan yapay zeka yazılımı ile yaklaşık 30,000 insan ve evcil hayvan
içeren fotoğraf taratılarak makine öğrenmesi metodu ile eğitilmiştir. Bu
eğitimlerde Google Colab kullanılmıştır. Eğitimler sonrası Python yazılım dili
üzerinden Open CV kütüphaneleri kullanılarak kişi saydırma işlemleri
gerçekleştirilmiştir. Kişilerin sayı bilgisi daha sonra jetson nano tek
kullanıcılı bilgisayarlar aracılığı ile veri depolama birimlerinde
depolanmaktadır. Binalardaki kişilerin sayımı ve kayıtları ortalama % 95
doğrulukla gerçekleştirildi. Burada yapılan çalışmada yoğunluğun olmadığı
ortamda (0-10 kişi sayı aralığında)kişi sayımında %100, tanımlama, orta yoğunluklu ortamda(10-50kişi sayısı)
kişi sayımında %87.5 ve çok yoğun olan ortamlarda (50 ve üzeri) kişi sayımında
%87.09 tanımlama gerçekleştirilmektedir. Bu sistem kişi sayı bilgileri veris
siteminde kayıtlanmaktadır.
Anahtar kelimeler:
Görüntü işleme, Yapay Zeka, Yolo algortiması, raspberry pi ,deprem bilgi
sistemi