Afet yönetimi kapsamında akıllı şehirlerde deprem sonrası yangınların ve coğrafi konumlarının derin öğrenme ve stereo görüş tabanlı sistemlerle tespiti
Deep learning and stereo vision based detection of post-earthquake fire geolocation for smart cities within the scope of disaster management
Yazar: TACETTİN KÜSTÜ
Danışman: PROF. DR. ALEV TAŞKIN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning

Özet:
Her geçen gün kalabalıklaşan şehirler; çarpık kentleşme neticesinde altyapı, ulaşım, güvenlik ve çevre ile ilgili birçok sorunla karşı karşıya kalmaktadır. Bu tür sorunlar nedeniyle şehirler doğal afetlere karşı kırılgan hale gelmektedir. Bu sebeple, kent yaşamı kapsamında, doğal afetlere karşı birçok hazırlık yapılmaktadır. Ancak; bu hazırlıklar incelendiğinde, birçok şehir için, ikincil afetlerin göz ardı edildiği görülmektedir. İkincil afetler çok çeşitli olmakla birlikte, en yıkıcı ve sık görülen ikincil afetlerden birisi deprem sonrası yangınlardır. Bu çalışmada, şehirlerde deprem sonrası oluşabilecek kaotik ortamlarda, yangınların neden olduğu kayıpları en aza indirmek için yenilikçi bir erken yangın tespit sistemi önerilmiştir. Bu sistem, evrişimsel sinir ağları (CNN) tabanlı YOLO modeli ile yangını tespit eden, stereo görüş/epipolar geometri ile yangının coğrafi konumunu belirleyen ve kablosuz sensör ağı (WSN) aracılığıyla afet yönetim merkezine bilgi aktaran bir yapıdır. Bu sistem ile birlikte; deprem sonrası yangınların görsel tabanlı algoritmalarla gerçek zamanlı tespitinin sağlanması, yangının coğrafi konumunun elde edilmesi ve afet yönetim merkezine bildirilmesi ile yangına hızlı müdahale imkanı yaratılması, tüm sürecin insan faktörlerinden bağımsız olarak ve deprem sonrası oluşabilecek iletişim kesintilerinden etkilenmeden gerçekleştirilebilmesi, stereo görüş tekniğinin kullanılarak düşük maliyet ve yüksek doğrulukla konum tespiti yapılabilmesi amaçlanmıştır. Gerçekleştirilen deneysel test sonuçları, önerilen sistemin düşük maliyetle, yüksek güvenilirlikle ve doğrulukla deprem sonrası yangın ve yangın konumu tespiti için faydalı olabileceğini göstermektedir.

Abstract:
Cities, which are getting crowded day by day, face many problems such as increasing need for planning, incomplete infrastructure, heavy traffic and security. Due to such problems, the cities become vulnerable to natural disasters. For this reason, many preparations are made against natural disasters within the scope of urban life. However, when these preparations are examined, it is seen that secondary disasters are ignored for many cities. One of the most destructive and frequent secondary disasters is fires after earthquakes. In this study, an early fire detection system is proposed in order to minimize the losses caused by fires in the chaotic environment that may occur after earthquakes in cities. This system is a structure that detects fire with convolutional neural network (CNN) based YOLO model, determines the geo-location of the fire with stereo vision/epipolar geometry and provides information to the disaster management center via wireless sensor network (WSN). With this system; it is aimed to provide real-time detection of fires after the earthquake with visual-based algorithms, to obtain the geographical location of the fire and reporting it to the disaster management center, to create a rapid response to the fire, to perform the whole process independently of human factors and without being affected by the communication interruptions that may occur after the earthquake, to use stereo vision technique to detect location of fire. Experimental test results verify that the proposed system would be useful for post-earthquake fire and geo-location of fire detection with low cost, high reliability and high accuracy.