Akıllı şehirler ortamında insan eylem izleme için verimli bir akıllı İHA

Son zamanlarda çeşitli alanlarda kullanım potansiyelleri nedeniyle otonom insansız hava araçlarına (İHA) ilgi artmaktadır. İHA'ların yapay zeka uygulamaları ile geliştirilmesi, arama kurtarma çalışmaları ve gözetleme gibi görevler için kullanışlıdır. İHA'lar, insan eylemlerini izleyerek akıllı şehirlerde güvenliği sağlayabilir. Covid-19 ve diğer bulaşıcı hastalıklar insanlık için bir tehdit haline geldi ve İHA'lar, gözetim ve sağlık yönergelerine uygunluğun izlenmesi yoluyla yayılmalarını kontrol etmeye yardımcı olabilir. Bu tezde, insan eylemlerini algılamak ve tanımak, bireyler arasındaki sosyal mesafeyi ölçmek ve maske takmayan kişileri belirlemek için çeşitli gömülü akıllı sistemler ve verimli derin öğrenme modelleri geliştirilmiştir ve ayrıca insan eylemlerini kullanarak İHA'ları kontrol edilmiştir. HarNet adı verilen insan eylemi tanıma için önerilen model hafif evrişimli bir sinir ağı modeli ile oluşturulmuştur. UCF-ARG veri seti ile test edildiğinde sınıflandırmada %96,15 başarı oranı elde ederek MobileNet, Xception, DenseNet201, InceptionResNetV2, VGG-16 ve VGG-19 gibi diğer evrişimli sinir ağı mimarilerini geride bırakmıştır. HarNet modeli, düşük düzeyde karmaşıklık, az sayıda parametre ve yüksek düzeyde sınıflandırma performansı dahil olmak üzere çok sayıda avantaja sahiptir. Performansı, UCF-ARG veri seti ile test edilen diğer modellerden daha üstündür. Bu tezde, insan izleme yoluyla Covid-19 ve diğer hastalıkların yayılmasını önlemeye yardımcı olmak için iki ek gömülü sistem önerilmiştir. Uygulama, halka açık alanlarda sosyal mesafeyi zorlamak için derin öğrenme modeli ve bilgisayar görüşü ile donatılmış dronları kullanılmıştır. Önerilen sistem, mesafelerin ihlal edilip edilmediğini başarıyla tespit etmiş ve nesnelerin interneti (IoT) tekniklerini kullanarak sorunlar hakkında sistem sahibine bildirimler gönderilmiştir. Başka bir sistem, halka açık alanlarda insanların maske takıp takmadığını tespit etmek için İHA tarafından yakalanan çerçeveler ve yeni derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Sistem, maske takmayan kişileri başarılı ve doğru bir şekilde tespit etmekte ve akıllı telefon tabanlı bir IoT'ye uyarı göndermektedir. Ek olarak, insan-bilgisayar etkileşimlerini iyileştirmek için insan operatörlerinin İHA'ları insan hareketleriyle kontrol etmesini sağlamak için bilgisayarlı görü ve IoT'yi kullanan bir uygulama geliştirilmiştir. İHA'ların insan izleme uygulamalarının etkinliğini etkileyebilecek faktörler üzerine de araştırmalar yapılmıştır.