Görüntü işleme tabanlı tehlikeli madde tespit ve uyarı sistemi
Image processing based hazardous material detection and warning system
Yazar: FATMA BETÜL OKUR
Danışman: DOÇ. DR. CAN EYÜPOĞLU
Milli Savunma Üniversitesi / Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Tehlikeli maddelerin kullanımı günümüzde birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Ev
aletleri, belli başlı sıvılar, temizlik malzemeleri vb. alanlarda kullanmaktadır. Tehlikeli
maddelere ihtiyacımız olduğu kadar içlerinde birçok risk taşıdığının da unutulmaması
gerekmektedir. Riskleri önceden bilmek ve maddeyi tanımak oldukça kritiktir. Bu tez
çalışması tehlikeli maddelerin taşıdığı riskleri ve olabilecek bir kaza durumunda nasıl
müdahale edileceği konusu üzerine hazırlanılmıştır. Tez çalışması 600 görüntüden
oluşan tehlikeli madde etiketlerinin okutulması ve buradan çıkarılan Birleşmiş Milletler
(United Nations-UN) numarası bilgisi ile veri tabanında ilgili bilgiye erişimi arayüz
modeli üzerinden sağlanmıştır. UN numarasının çıkarılması için görüntü işleme
teknikleri arasında yer alan Optik Karakter Tanıma (Optical Character RecognitionOCR) teknolojileri ve özellik eşleştirme algoritmaları kullanılmıştır. Özellik eşleşme
algoritmalarından AKAZE, ORB ve SIFT yöntemleri tercih edilmiştir. Veri tabanıyla
eşleştirilen UN numarası, veri tabanından ilgili alanı gösterdiğinde, o alandan madde
özellikleri, müdahale koşulları, önlemler vb. bilgiler erişimi sağlamıştır. Veri setine
göre doğruluk metrikleri belirlenmiş ve değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonucunda
OCR teknolojisi 300 veride 4.17 kelime hata oranı ile iyi bir sonuç üretmiştir. Özellik
eşleştirme algoritmaları 600 veride AKAZE %33, ORB %91 ve SIFT yöntemi %70
oranında başarı göstermiştir. Sonuçta ORB yöntemi en yüksek sonuç üreterek başarı
sağlamıştır.

Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, özellik eşleştirme, tehlikeli madde, optik karakter tanıma, AKAZE, ORB, SIFT

Abstract:
The use of hazardous substances is encountered in many areas today. Household
appliances, certain liquids, cleaning materials, etc. are used in areas. As much as we
need hazardous substances, it should not be forgotten that they carry many risks. It is
critical to know the risks in advance and to recognize the substance. This thesis is about
the risks of hazardous materials and how to intervene in case of an accident. The thesis
work is based on the reading of hazardous material labels consisting of 600 images and
the United Nations (UN) number information extracted from them and access to the
relevant information in the database through the interface model. Optical Character
Recognition (OCR) technologies and feature matching algorithms, which are among the
image processing techniques, were used to extract the UN number. Among the feature
matching algorithms, AKAZE, ORB and SIFT methods were preferred. When the UN
number matched with the database points to the relevant field in the database,
information such as substance properties, intervention conditions, precautions, etc. were
accessed from that field. Optical Character Recognition (OCR) technologies and feature
matching algorithms, which are among the image processing techniques, were used to
extract the UN number. Among the feature matching algorithms, AKAZE, ORB and
SIFT methods were preferred. When the UN number matched with the database points
to the relevant field in the database, information such as substance properties,
intervention conditions, precautions, etc. were accessed from that field. Accuracy
metrics were determined and evaluated according to the data set. As a result of the
evaluation, OCR technology produced a good result with an error rate of 4.17 words in
300 data. The feature matching algorithms AKAZE (33%), ORB (91%) and SIFT
(70%) were successful with 600 data. In the end, the ORB method produced the highest
result and achieved success.

Keywords: Image processing, feature matching, dangerous goods, optical character recognition, AKAZE, ORB, SIFT