Αναγνώριση της στάθμης ελεύθερης ροής με τη χρήση μεθόδων μηχανικής μάθησης
Creators: name: Χατζηγιαννακίδου, Ειρήνη Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα
Ανίχνευση Νερού
Machine Learning
Convolutional Neural Networks
Water Detection

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στην ανάπτυξη και εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, για την ανίχνευση νερού από φωτογραφίες, την ένδειξη πλημμύρας και την πρόβλεψη της στάθμης νερού. Η χρήση προηγμένων τεχνικών βαθιάς μάθησης προάγει την αποτελεσματική παρακολούθηση φυσικών καταστροφών, όπως οι πλημμύρες, συμβάλλοντας στην έγκαιρη αναγνώρισή τους και στην ενίσχυση των μηχανισμών πρόληψης και αντίδρασης. Τα δεδομένα και οι φωτογραφίες προέρχονται από το φαινόμενο πλημμύρας όπου εκδηλώθηκε στην περιοχή του Tewkesbury, Ηνωμένο Βασίλειο (21 Νοεμβρίου – 5 Δεκεμβρίου 2012). Για την ανίχνευση νερού χρησιμοποιήθηκε το μοντέλο YOLOv5, το οποίο εκπαιδεύτηκε με δύο διαφορετικές μεθόδους σήμανσης δεδομένων: τετράγωνα (rectangles) και πολυγραμμές (polylines). H δεύτερη εφαρμογή αφορούσε την ένδειξη πλημμύρας στις φωτογραφίες και ήταν ένα πρόβλημα ταξινόμησης σε δύο κλάσεις: flood – no flood. Τέλος, αναπτύχθηκε ένα νευρωνικό δίκτυο βασισμένο στο προεκπαιδευμένο μοντέλο ResNet50 για την πρόβλεψη της στάθμης νερού από φωτογραφίες, χρησιμοποιώντας τεχνικές παλινδρόμησης (regression). Τα αποτελέσματα της εργασίας επιβεβαιώνουν την αποδοτικότητα των προτεινόμενων μεθόδων στην ανίχνευση και πρόβλεψη φαινομένων πλημμύρας. Το μοντέλο YOLOv5 έδειξε εξαιρετική απόδοση με Precision κοντά στο 0.995 και Recall ίσο με 1.0, ενώ το mAP50-95 κατέγραψε υψηλή τιμή 0.975, υποδεικνύοντας την ικανότητά του να εντοπίζει το νερό σε διάφορες κλίμακες επικαλύψεων. Το μοντέλο πρόβλεψης στάθμης νερού βασισμένο στο ResNet50 κατέγραψε χαμηλό MAE μόλις 0.0521 στο test set, επιβεβαιώνοντας την υψηλή ακρίβεια των προβλέψεών του. Επιπλέον, οι συγκρίσεις με την πλατφόρμα Roboflow ανέδειξαν την αξιοπιστία των αποτελεσμάτων, ενώ η δυνατότητα εξαγωγής των μοντέλων σε μορφές όπως το ONNX διευκόλυνε την ενσωμάτωσή τους σε διάφορα περιβάλλοντα παραγωγής. Συμπερασματικά, στη εργασία εφαρμόζονται τεχνικές μηχανικής μάθησης για την αποτελεσματική παρακολούθηση και πρόληψη πλημμυρών, προσφέροντας εργαλεία υψηλής ακρίβειας που μπορούν να συμβάλουν σημαντικά στην προστασία των υδάτινων πόρων και στην ενίσχυση των μηχανισμών αντίδρασης σε φυσικές καταστροφές.
description: This thesis focuses on the development and application of machine learning algorithms for water detection in photographs, flood indication, and water level prediction. The use of advanced deep learning techniques promotes the efficient monitoring of natural disasters such as floods, contributing to their timely identification and to the strengthening of prevention and response mechanisms. The data and photographs originate from a flood event that occurred in the Tewkesbury area, United Kingdom (November 21 – December 5, 2012). For water detection, the YOLOv5 model was used, trained with two different data annotation methods: rectangles and polylines. The second application involved indicating the presence of a flood in the photographs and was framed as a two-class classification problem: flood – no flood. Finally, a neural network based on the pretrained ResNet50 model was developed for predicting water level from images, using regression techniques. The results of this work confirm the efficiency of the proposed methods in detecting and predicting flood phenomena. The YOLOv5 model demonstrated excellent performance with a Precision close to 0.995 and a Recall of 1.0, while the mAP50-95 recorded a high value of 0.975, indicating its ability to detect water across various scales of overlap. The water level prediction model based on ResNet50 achieved a low MAE of just 0.0521 on the test set, confirming the high accuracy of its predictions. Moreover, comparisons with the Roboflow platform highlighted the reliability of the results, while the capability to export the models in formats such as ONNX facilitated their integration into various production environments. In conclusion, this study applies machine learning techniques for the effective monitoring and prevention of floods, offering high-accuracy tools that can significantly contribute to the protection of water resources and the strengthening of response mechanisms to natural disasters.