DETERMINING THE NUMBER OF PEOPLE IN THE BUILDING FOR EARTHQUAKE INFORMATION SYSTEMS BY IMAGE PROCESSING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE


Tören M. , Sazak Turgut Ç. , Kına M., Eskicioğlu B., Arslan Ö.

5. Uluslararası Erciyes Bilimsel Araştırmalar Kongresi, Kayseri, Turkey, 16 - 18 April 2021, vol.1, no.1, pp.201-211

  • Publication Type: Conference Paper / Full Text
  • Volume: 1
  • City: Kayseri
  • Country: Turkey
  • Page Numbers: pp.201-211

Abstract

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