Gerçek zamanlı sayaç okuma için CNN tabanlı derin öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi
A new approach that uses CNN based models in combination with image processing to read water meters in real-time
Yazar: MEHMET ERAT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAŞYÜREK
Kayseri Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Elektrik, su ve doğal gaz kullanımını takip etme ve faturalandırma için sayaçlar üzerinde bulunan rakamların okunması sayaç okuma olarak ifade edilmektedir. Gerçek zamanlı olarak sayaç okuma işleminin manuel yapılması zaman almaktadır. Ayrıca göz yorgunluğundan kaynaklı hatalar oluşmaktadır. Diğer taraftan sayacın sahibi kurumların ekonomik nedenlerden akıllı sayaç veya uzaktan okumalı sayaç pahalı bir çözüm olabilmektedir. Gerçek zamanlı olarak yüksek hız ve doğrulukla sayaç okuma işlemi yapabilen ve düşük maliyetli yaklaşımların geliştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışma kapsamında, gerçek zamanlı telefon veya tablet kamerası ile elde edilen doğal görüntülerden sayaç okuma yapmak için iki farklı convolutional neural network (CNN) modelini görüntü işleme tekniğiyle hibrit olarak kullanan yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım Detection Rotation For Detection (DRFD) olarak adlandırılmaktadır. Önerilen yaklaşımın performansı Kayseri iline ait 6670 adet doğal su sayacı görüntüsü kullanılarak test edilmiştir. Önerilen DRFD yaklaşımında CNN modeli olarak kullanılan MobileNet, Faster R-CNN ve YOLO V5 modellerinin performansları irdelenmiştir. DRFD YOLO V5 yaklaşımı bölge ve rakam tespitinde diğer yaklaşımlardan daha üstün performans göstermiştir. 
Sonuç olarak, bu tez, sadece derin öğrenme modelini kullanmak yerine, görüntü işleme teknikleriyle desteklenmiş bir yöntemle sayaçların üzerindeki rakamların doğru bir şekilde tanımlanmasını sağlayarak su sayaçlarının gerçek zamanlı izlenmesi için etkili bir teknik sunarak, enerji yönetimi ve su tüketimi analizinde daha güvenilir sonuçlara ulaşmada kullanışlı bir araç sağlamaktadır. 
Anahtar Kelimeler: Numaratör Bölgesi Tespit, Sayaç Rakamı Algılama, Gerçek Zamanlı Sayaç Okuma, CNN ile Birleştirilmiş Görüntü İşleme.

Abstract:
Reading the numbers on the meters to monitor and bill electricity, water and natural gas usage is called meter reading. Manual meter reading in real time takes a long time and causes errors due to eye fatigue. On the other hand, smart meters or remote reading meters can be an expensive solution for the institutions that own the meters due to economic reasons. There is a need to develop low-cost approaches that can perform real-time meter reading with high speed and accuracy. In this study, a new approach that uses two different convolutional neural network (CNN) models hybridized with image processing techniques to perform meter reading from natural images obtained via real-time phone or tablet cameras is proposed. The proposed approach is called Detection Rotation For Detection (DRFD). The performance of the proposed approach was tested using 6,670 natural water meter images from the Kayseri province. The performances of MobileNet, Faster R-CNN, and YOLO V5 models, used as CNN models in the proposed DRFD approach, were analyzed. The DRFD YOLO V5 approach outperformed the other approaches in region and digit detection.
As a result, this thesis provides an effective technique for the real-time monitoring of water meters by accurately identifying the numbers on the meters with a method supported by image processing techniques rather than solely using a deep learning model. It offers a useful tool for achieving more reliable results in energy management and water consumption analysis. 
Keywords: Meter Region Detection, Meter Digit Detection, Real-Time Meter Reading, Image Processing Combined with CNN.