Ortam anomali tespitinde LSTM-kapsül ağları ve 3DConv-LSTM otokodlayıcı karşılaştırılması ve analizi
Comparison and analysis of LSTM-capsule networks and 3DConv-LSTM autoencoder in ambient anomaly detection
Yazar: BARIŞ KOPUZ
Danışman: DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Şehirlerdeki nüfus yoğunluğu dikkate alındığında ortamdaki anormal durumların insanlar tarafından manuel olarak tespiti ekonomik açıdan pahalı ve zaman alıcı bir uygulamadır. Son yıllarda anomali tespiti için bir takım yaklaşımlar önerilmiştir. Diğer yaklaşımlarla karşılaştırıldığında derin öğrenme modelleri, çok çeşitli anormal olayların tespitinde büyük bir başarım elde etmiştir. Denetimsiz modeller anomali tespitinde diğer derin öğrenme modellerinden daha iyi performans gösterir. Bu nedenle bu çalışmada, özellik çıkarma aşamasında iki denetimsiz derin öğrenme modeli (LSTM-Kapsül Ağları ve 3DConv-LSTM Otokodlayıcı) birbirleriyle karşılaştırılıp analiz edilmiştir. Performans başarım ve kayıp metrikleriyle değerlendirilir. Python programlama dili kullanılır. Ve bu çalışma CUHK Avenue, UCSD Ped1 ve UCSD Ped2 gibi ortam anomali veri setleriyle test edilir. CUHK Avenue veri seti üzerinde LSTM-Kapsül Ağları %79.10'luk ve 3DConv-LSTM Otokodlayıcı %75.99'luk bir başarım oranına ulaştı. LSTM-Kapsül Ağları 0.0088'lik ve 3DConv-LSTM Otokodlayıcı 0.0489'luk bir kayıp oranı elde etti. UCSD Ped1 veri seti üzerinde LSTM-Kapsül Ağları %83.47'lik ve 3DConv-LSTM Otokodlayıcı %82.67'lik bir başarım oranına ulaştı. LSTM-Kapsül Ağları 0.0208'lik ve 3DConv-LSTM Otokodlayıcı 0.0430'luk bir kayıp oranı elde etti. UCSD Ped2 veri seti üzerinde LSTM-Kapsül Ağları %85.31'lik ve 3DConv-LSTM Otokodlayıcı %81.83'lük başarım oranı elde etti. LSTM-Kapsül Ağları 0.0211'lik ve 3DConv-LSTM Otokodlayıcı 0.0510'luk bir kayıp oranı elde etti. UCSD Ped1 veri setinde LSTM-Kapsül Ağları mevcut yöntemlerle başarım oranları açısından karşılaştırıldı ve daha iyi performans gösterdi. Deneysel sonuçlar, LSTM-Kapsül Ağlarının, 3DConv-LSTM Otokodlayıcıdan daha iyi performans gösterdiğini ve incelediğimiz mevcut yöntemler arasında ortam anomali tespitinde yüksek potansiyele sahip olduğunu gösterdi.

Abstract:
Considering the population density in cities, manual detection of abnormal situations in the ambient by humans is an economically expensive and time-consuming application. In recent years, a number of approaches have been proposed for anomaly detection. Compared to other approaches, deep learning models have achieved great accuracy in detecting a wide variety of abnormal events. The unsupervised models outperform other deep learning models in anomaly detection. Therefore, in this study, two unsupervised deep learning models (LSTM-Capsule Networks and 3DConv-LSTM Autoencoder) are compared and analyzed with each other in the feature extraction stage. Performance is evaluated with accuracy and loss metrics. The Python programming language is used. And this work is tested with ambient anomaly datasets such as CUHK Avenue, UCSD Ped1, and UCSD Ped2. On the CUHK Avenue dataset, the LSTM-Capsule Networks achieved an accuracy rate of 79.10% and the 3DConv-LSTM Autoencoder achieved an accuracy rate of 75.99%. The LSTM-Capsule Networks achieved a loss rate of 0.0088 and the 3DConv-LSTM Autoencoder achieved a loss rate of 0.0489. On the UCSD Ped1 dataset, the LSTM-Capsule Networks achieved an accuracy rate of 83.47% and the 3DConv-LSTM Autoencoder achieved an accuracy rate of 82.67%. The LSTM-Capsule Networks achieved a loss rate of 0.0208 and the 3DConv-LSTM Autoencoder achieved a loss rate of 0.0430. On the UCSD Ped2 dataset, the LSTM-Capsule Networks achieved an accuracy rate of 85.31% and the 3DConv-LSTM Autoencoder achieved an accuracy rate of 81.83%. The LSTM-Capsule Networks achieved a loss rate of 0.0211 and the 3DConv-LSTM Autoencoder achieved a loss rate of 0.0510. On the UCSD Ped1 dataset, the LSTM-Capsule Networks were compared with existing methods in terms of accuracy rates and showed better performance. The experimental results showed that LSTM-Capsule Networks outperform the 3DConv-LSTM Autoencoder and have high potential in ambient anomaly detection among the existing methods we examined.