Derin öğrenme algoritmaları kullanarak güvenli çocuk oyun alanlarında karşılaştırmalı tehlikeli nesne tespiti yapılması

Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı Halk Sağlığı Genel Müdürlüğü verilerine göre Türkiye'de her yıl yaklaşık 250.000 kuduz riskli vaka görülmektedir. Bu vakaların büyük bir kısmı çocukların tatilde olduğu yaz aylarında ve çocuk oyun alanlarında köpek saldırısı şeklinde gerçekleşmektedir. Derin öğrenme temelli bilgisayar görüsü teknolojisinin gelişmesiyle birlikte çocuk oyun alanlarındaki tehlikeli nesnelerin (silah, bıçak, köpek vb.) otomatik tespiti önemli bir güvenlik uygulaması olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada daha önceden çocuk oyun alanlarında konumlandırılmış olan hızlı yardım istasyonları kullanılarak otomatik nesne (köpek) tespitinin yapılması amaçlanmıştır. Hem geleneksel hem de bölge önermeli ve tek aşamalı derin öğrenme temelli nesne tespit algoritmaları incelenmiş, başarım değerleri karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonrasında bu tez çalışmasında yüksek fps ve mAP değeri nedeniyle YOLOv3 algoritmasının kullanılması tercih edilmiştir. Tek aşamalı nesne tespit algoritmaları görüntüyü tek bir seferde regresyon işlemine tabi tutarak nesnelerin sınıfını ve konumlarını aynı anda tahmin ettiklerinden bölge önermeli modellerden daha hızlıdır ve gerçek zamanlı uygulamalar için kullanımı daha uygundur. Güvenlik sistemlerindeki gerçek zamanlı ve anlık tepki verilmesi ihtiyacı ile çocuk oyun alanlarındaki çocuk ve köpeklerin hızlı ve hareketli yapıları göz önüne alınarak çocuk oyun alanları için YOLOv3 algoritması temelli nesne tespit modeli önerilmiştir. Öncelikle, orijinal veri setlerindeki sahipsiz köpek görüntü verisi eksikliğinin giderilmesi için bir hayvan barınağındaki sahipsiz köpeklerin görüntüleri çekilerek veri setine eklenmiştir. Sonrasında, çocuk oyun alanında mevcut hızlı yardım istasyonunun kamera kayıtları ve açık kaynak veri setinden alınan görüntüler de bu veri setine eklenerek toplam 878 görüntüden oluşan yeni bir veri seti elde edilmiştir. Bu yeni görüntüler eğitim verisi çeşitliliğini etkili bir şekilde arttırmış ve önerilen modelin eğitim performansını iyileştirmiştir. Önerilen model, çeşitli hiperparametreler kullanılarak optimize edilmiş ve sonuçlar birbiriyle karşılaştırılmıştır. En iyi değerlendirme sonuçlarına sahip model yeni bir akıllı şehir güvenlik uygulaması olarak önerilmiş ve seçilen çocuk oyun alanında bulunan hızlı yardım istasyonuna entegre edilerek köpeklerin otomatik olarak tespit edilmesi için uygulanmıştır. Optimize edilen hiperparametrelerle birlikte gerçek zamanlı köpek tespit uygulaması çocuk oyun alanında ihtiyaç duyulan hız ve doğruluğu da karşılayacak şekilde %82,59 AP @25 fps değerine ulaşmıştır. Anahtar kelimeler: YOLOv3, Akıllı Şehir, Çocuk Oyun Alanı, Köpek Tespiti, Hızlı Yardım İstasyonu