İnsansız hava aracından alınan görüntülerden derin öğrenme yöntemi ile yangın tespiti
Fire detection with deep learning method from images taken from unmanned aerial vehicle
Yazar: MUSA CESUR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Iklim degi¸siklikleri ve kontrol edilemeyen yangınlar kalıcı hasarlara neden olan büyük ˘
dogal afetlerdir. Büyük kayıpların ya¸sanmaması için orman yangınlarına en kısa sürede ˘
müdahale edilmesi ve kontrol altına alınması önemlidir. Geli¸sen teknolojilerle birlikte
˙Insansız Hava Araçlarının (˙IHA) önemi artmı¸s olup farklı i¸slevler için kullanılmaktadır.
Orman yangınlarının tespitinde ara¸stırmacılar tarafından derin ögrenme yöntemleri ˘
kullanılmaktadır. Bu tezde literatürde en sık kullanılan YOLOv8, ResNet50, VGG19
ve optimize edilmi¸s YOLOv8 (GA-YOLOv8) modelleri tercih edilmi¸stir. Tez çalı¸sması
kapsamında özgün bir veri seti (ERUFORESTFIRE) olu¸sturulmu¸s ve mevcut açık eri¸simli
FIRE dataset üzerinde deneysel çalı¸smalar gerçekle¸stirilmi¸stir. Önerilen yöntemler
simüle edilmi¸s sunulmu¸stur. FIRE Veri Seti üzerinde yapılan deneysel çalı¸smalarda,
test verilerinde ResNet50 kullanılarak %98.49, VGG19 kullanılarak %100, YOLOv8
kullanılarak %100 ve GA-YOLOv8 kullanılarak %100 dogruluk oranı elde edilmi¸stir. ˘
GA-YOLOv8 tabanlı sınıflandırma sisteminin dogruluk oranı, mevcut en iyi çalı¸smanın ˘
bildirdigi %98'lik sınıflandırma performansını geride bırakmaktadır. Öte yandan, ˘
ERUFORESTFIRE Veri Seti üzerinde yapılan deneysel çalı¸smalarda, test verilerinde
ResNet50 kullanılarak %99.83, VGG19 kullanılarak %99.83, YOLOv8 kullanılarak
%99.83 ve GA-YOLOv8 kullanılarak %100 dogruluk oranı elde edilmi¸stir.Bu çalı¸smanın ˘
ikinci a¸samasında, derin ögrenme destekli orman yangın tespitini gerçek zamanlı ˘
gerçekle¸stirecek tasarım ve yazılım geli¸stirilmi¸stir. ˙Ilk a¸samada her iki veri setinde de
%100 ba¸sarı ile çalı¸san GA-YOLOv8, gerçek zamanlı sınıflandırma sisteminde derin
ögrenme tabanlı yöntem olarak tercih edilmi¸stir. Bu sistemin testinde, orman yangını olan ˘
ve olmayan videolar kullanılmı¸s ve sistemin %100 ba¸sarı oranı ile çalı¸stıgı belirlenmi¸stir. ˘
˙IHA ile yapay zeka entegrasyonu saglanmı¸s ve veri aktarım istasyonu ile kontrol merkezi ˘
üzerinden canlı izleme yapılarak orman yangını tespit i¸slemi gerçekle¸stirilmi¸stir.
Anahtar
Kelimeler:
Orman yangını sınıflandırması, optimize edilmi¸s YOLO, derin ögrenme, ˘
YOLO, genetik algoritma, GA-YOLOv8, ERUFORESTFIRE.

Abstract:
Climate changes and uncontrollable fires are major natural disasters that cause permanent
damage. To prevent significant losses, it is important to intervene in forest fires as quickly
as possible and bring them under control. With developing technologies, the importance
of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has increased and they are used for different
functions. Researchers have been using deep learning methods to detect forest fires.
In this thesis, YOLOv8, ResNet50, VGG19, and optimized YOLOv8 (GA-YOLOv8)
models, which are most frequently used in the literature, were preferred. An original
dataset, ERUFORESTFIRE, was created for the thesis work, and experimental studies
were conducted on the existing open-access FIRE dataset. The proposed methods have
been simulated and presented. In the experimental studies on the FIRE Dataset, accuracies
of %98.49 with ResNet50, %100 with VGG19, %100 with YOLOv8, and %100 with
GA-YOLOv8 were achieved on test data. The accuracy rate of the GA-YOLOv8-based
classification system surpasses the %98 classification performance reported by the current
best study. On the other hand, in the experimental studies on the ERUFORESTFIRE
Dataset, accuracies of %99.83 with ResNet50, %99.83 with VGG19, %99.83 with
YOLOv8, and %100 with GA-YOLOv8 were achieved on test data.In the second phase
of this study, a design and software that will perform deep learning-supported forest fire
detection in real time was developed.GA-YOLOv8, which worked with %100 success
on both datasets in the first phase, was chosen as the deep learning-based method in
the real-time classification system. In the tests of this system, videos with and without
forest fires were used, and the system was determined to work with a %100 success rate.
Integration of artificial intelligence with UAVs has been achieved, and forest fire detection
has been performed through live monitoring from a data transmission station and control
center.
Keywords: Forest fire classification, optimized YOLO, deep learning, YOLO, genetic
algorithm, GA-YOLOv8, ERUFORESTFIRE.