Yapay zekâ ile akıllı şehirlerde çevresel görüntü ve video analizi

Bu tez çalışması, akıllı şehirlerde yaşam kalitesini yükseltmek ve güvenlik sistemlerini güçlendirmek amacıyla, yapay zeka temelli gelişmiş görüntü ve video analiz yöntemleri geliştirmeyi hedeflemiştir. Çalışma, üç temel problem üzerinde yoğunlaşarak, yangın algılama, anomali tespiti ve kalabalık analizine yönelik özgün çözümler sunmaktadır. Yangın algılama alanında, görüntülerin renk bilgilerini insan görsel algısına daha uygun şekilde temsil eden HSV (Hue, Saturation, Value) renk uzayına dayalı yenilikçi bir histogram tabanlı yöntem geliştirilmiştir. FLAME veri seti üzerinde gerçekleştirilen kapsamlı deneyler, önerilen yöntemin yangın ve yangın dışı sahneler arasındaki farkları başarıyla tespit ettiğini ve yüksek doğruluk oranlarıyla sınıflandırma performansı sergilediğini göstermiştir. Bu süreçte SVM, Karar Ağacı ve K-Nearest Neighbors gibi farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Anomali tespiti çalışmasında, video akışlarından elde edilen görüntülerdeki hareket ve renk özellikleri, Histogram of Oriented Gradients (HOG) ve renk histogramları gibi etkili öznitelik çıkarım teknikleriyle analiz edilmiştir. Çeşitli makine öğrenmesi modelleriyle gerçekleştirilen sınıflandırmalar sayesinde, güvenlik kameralarından alınan görüntülerde meydana gelen anormal durumların yüksek hassasiyetle tespit edilmesi sağlanmıştır. Kalabalık analizi kısmında ise, derin öğrenme temelli CSRNet ve MCNN modelleri kullanılarak, ShanghaiTech ve Mall veri setleri üzerinde yoğunluk haritaları oluşturulmuş ve kişi sayımı yapılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar, CSRNet modelinin yüksek yoğunluklu ve karmaşık sahnelerde daha doğru ve detaylı tahminler sunduğunu ortaya koyarken, MCNN modeli ise hesaplama verimliliği ve hızlı tahmin kabiliyetiyle özellikle sınırlı kaynaklara sahip uygulamalarda tercih edilebilir bir alternatif olduğunu göstermiştir. Gerçekleştirilen deneyler ve analizler, önerilen yöntemlerin farklı gerçek dünya senaryolarında güvenilirlik, yüksek doğruluk ve uygulama pratikliği sağladığını ortaya koymuştur. Böylece, bu tez çalışması, akıllı şehirlerde güvenlik, acil durum yönetimi ve toplumsal düzenin izlenmesine yönelik yapay zekâ destekli görüntü işleme tekniklerinin geliştirilmesi ve uygulanmasına önemli katkılar sunmaktadır. Sonuç olarak, elde edilen bulgular ve geliştirilen modeller, akıllı şehir teknolojilerinin gelişimine yön veren kritik adımlardan biri olarak değerlendirilebilir ve gelecekteki araştırmalar için sağlam bir temel teşkil etmektedir.