Riskli alanlar için LPG takılı araçların bilgisayarlı görü teknikleriyle tespit edilmesi
Detection of LPG fitted vehicles for risky areas with computer vision techniques
Yazar: ÖZNUR SUÇEKEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL FATMA TÜRKER
Süleyman Demirel 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
Dizin: Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted ; Nesne tespiti = Object detection ; Sayısal görüntü = Digital image ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Dünya nüfus artışına bağlı olarak araç kullanımı gün geçtikçe yaygınlaşmaktadır. Akıllı ulaşım sistemleri kapsamında artan araç sayısının neden olduğu sorunları çözmek için bilişim sektörü ile ulaşım sektörü entegre bir şekilde çalışmaktadır. Sensörler ve kameralarla elde edilen veriler yapay zeka tabanlı bilişim teknolojileriyle analiz edilerek otonom araçlar, güvenlik, trafik yönetimi, navigasyon ve yolcu bilgilendirme sistemlerinde kullanılmaktadır.
Bilgisayarlı görü teknikleri, görüntü işleme ile derin öğrenme teknolojilerinin birlikte kullanılması sonucu makinelerin, görüntülerden anlamlı örüntüler ve ilişkiler çıkarmasını sağlamaktadır. İnsan beyninin taklit edilmesine dayanan bu teknik, öğrendiği örüntü ve ilişkiler sonucunda bir karar verebilme yeteneğine sahip hale gelmektedir. Bilgisayarlı görü teknikleri turizm, tarım, sağlık, sanayi, savunma, ulaşım, hizmet, e-ticaret vb. birçok alanda yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu alanlarda geliştirilen uygulamalar çeşitli zorluklara çözüm üretmektedir. Ulaşım alanındaki zorluklardan biri Sıvılaştırılmış Petrol Gazı (LPG- Liquified Petroleum Gas) yakıtı kullanan araçlar ile ilgilidir. LPG tanklarının içindeki gazların yanıcı olması ve patlama ihtimali nedeniyle özellikle şehirlerdeki belirli alanlarda tehlike oluşturmaktadır. Kapalı otopark hizmeti bulunduran hastaneler, alışveriş merkezleri, oteller, askeri yerleşkeler gibi kurum ve kuruluşlarda LPG' li araçların girişi yasaklanmıştır. Yasağın denetim yöntemi ise bir personelin görevlendirilmesi ve araç bagajlarının görevli personel tarafından kontrol edilmesiyle gerçekleştirilmektedir. Uygulanan denetim yöntemi maddi olarak görevli personelin uygun şartlarda istihdam edilmesi gerekliliği, görevlinin hata payı bulundurması ve araç sürücüleri için bir zaman kaybı oluşturması sebebiyle sürdürülebilir bir sistem değildir.
Bu tez çalışmasında bilgisayarlı görü teknikleri kullanılarak LPG yakıtıyla çalışan araçların otomatik bir şekilde tespiti yapılmıştır. Türkiye'deki farklı illerde mobil kameralar aracılığıyla çekilen araç görüntü verileri dört farklı derin öğrenme modeli ile eğitilerek karşılaştırılmıştır. Modeller üzerinde gerçekleştirilen eğitim ve performans testleri sonucu YOLOv8 modelinde, 0.994 mAP doğruluk ve 11.6 ms hız değerleri ile diğer modellerden daha etkili sonuç elde edilmiştir. Güncel hayatta gerçek zamanlı izleme ve doğruluk açısından kararlı bir model olduğu gösterilmiştir. Geliştirilen sistemin, bilgisayarlı görü tekniği uygulamalarına katkıda bulunmasının yanı sıra ulusal ekonomiye, toplum can güvenliğine ve çevrenin korunmasına fayda sağlayabileceği öngörülmektedir.

Abstract:
Vehicle use is becoming more widespread day by day due to the world population growth. Within the scope of intelligent transportation systems, the IT sector and the transportation sector work in an integrated manner to solve the problems caused by the increasing number of vehicles. Data obtained with sensors and cameras are analyzed with artificial intelligence-based information technologies and used in autonomous vehicles, security, traffic management, navigation and passenger information systems.
Computer vision techniques enable machines to extract meaningful patterns and relationships from images by combining image processing and deep learning technologies. This technique, which is based on imitating the human brain, becomes capable of making a decision as a result of the patterns and relationships it learns. Computer vision techniques are widely used in many fields such as tourism, agriculture, health, industry, defense, transportation, service, e-commerce, etc. The applications developed in these areas provide solutions to various challenges. One of the challenges in transportation is related to vehicles using Liquified Petroleum Gas (LPG) fuel. Due to the flammability of the gases inside LPG tanks and the possibility of explosion, it poses a danger especially in certain areas in cities. Entry of LPG vehicles is prohibited in institutions and organizations such as hospitals, shopping malls, hotels, military campuses that have indoor parking services. The control method of the ban is carried out by assigning a personnel and checking the vehicle luggage by the personnel in charge. The aforementioned inspection method is not a sustainable system due to the necessity of employing the personnel in appropriate conditions, the margin of error of the personnel and the loss of time for the vehicle drivers.
In this thesis, computer vision techniques are used to automatically detect vehicles running on LPG fuel. Vehicle image data captured by mobile cameras in different cities in Turkey are trained and compared with four different deep learning models. As a result of the training and performance tests performed on the models, the YOLOv8 model was more effective than the other models with an accuracy of 0.994 mAP and a speed of 11.6 ms. It has been shown to be a stable model in terms of real-time tracking and accuracy in real life. It is envisaged that the developed system can contribute to the applications of computer vision techniques as well as benefit the national economy, public life safety and environmental protection.