Derin öğrenme yaklaşımıyla gerçek zamanlı görüntüler üzerinde tehlikeli nesne tespiti
Detection of dangerous objects in real-time images using a deep learning approach
Yazar: ŞUAYİP AYKUT ATMACA
Danışman: DOÇ. DR. BURCU ÇAĞLAR GENÇOSMAN
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, yapay zekâ alanında yapılan çalışmalarda ciddi bir
artış meydana gelmiştir. Toplumsal yaşamın her alanında yapay zekâ çalışmaları
gerçekleştirilmekle beraber güvenlik sistemleri alanında da çalışmalar yapılmaktadır.
Bu alan ile ilgili çok karşılaşılan konulardan biri, güvenlik kameraları üzerinde suçun
tespit edilmesidir. Bu ihtiyacın en önemli sebebi, günümüzde güvenlik kameralarının
yaygın olarak kullanılmasına rağmen suçun ve suçlunun tespiti için insan operatörlerin
uzun saatler boyunca ilgili bölgeyi farklı açılardan görüntüleyen video kayıtlarını
izlemek zorunda olmasıdır. Bu çalışmada, tehlikeli nesnelerle işlenen suçları derin
öğrenme yöntemleri ile güvenlik kameraları üzerinde gerçek zamanlı tespit edebilmek
ve ilgili kişileri anlık olarak uyarabilmek amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında tehlikeli
nesnelerden 'tabanca', 'tüfek' ve 'bıçak' sınıf etiketleri için herkese açık veri setleri
kullanılarak popüler derin öğrenme mimarilerinden YOLOv5, YOLO NAS, YOLOv8,
YOLOv9 ve MobileNet mimarileri kullanılmıştır. Eğitimler sonucunda en başarılı
model seçilerek web tabanlı bir uygulama geliştirilmiş ve gerçek zamanlı olarak
uygulama üzerinde ön tanımlı kişilere tehlike durumunda bildirim gönderebilmek
hedeflenmiştir. Çalışmadan beklenen fayda, insan kaynaklı hataların önüne geçilmesi ve
güvenlik personeli maliyetlerinin azaltılmasının yanında suçun gerçek zamanlı tespitiyle
birlikte önlenebilme olasılığını arttırmaktır.

Abstract:
With the advancement of technology, there has been a significant increase in studies in artificial
intelligence. While AI research is being conducted in all areas of social life, studies are also
being carried out in the field of security systems. One of the frequently encountered topics in
this area is the detection of crime on security cameras. The main reason for this need is that,
despite the widespread use of security cameras today, human operators still have to watch video
recordings of the relevant area from different angles for long hours to detect crimes and
criminals. This study aims to detect crimes committed with dangerous objects on security
cameras in real-time using deep learning methods and instantly alert the relevant individuals.
Within the scope of the study, popular deep learning architectures such as YOLOv5, YOLO
NAS, YOLOv8, YOLOv9, and MobileNet were used with public datasets for the class labels of
dangerous objects: 'gun', 'rifle', and 'knife'. After the training, the most successful model was
selected, and a web-based application was developed to send notifications to predefined
individuals in case of danger in real-time. The expected benefit of the study is to increase the
possibility of preventing crime through real-time detection, as well as reducing human errors
and security personnel costs.