Makine öğrenmesi algoritmaları ile iç ortamlar için yeni bir durum analizi ve kalabalık yönetimi yaklaşımı
A new approach to situation analysis and crowd management for indoor environments using machine learning algorithms
Yazar: MEHMET EREN YEŞİLYURT
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
Ankara 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:
Hastane, otobüs terminali ve mağaza gibi iç ortamlarda uygulanan kalabalık yönetimi ve durum analizi teknikleri bireylerin güvenliğini sağlar ve bireylere verilen hizmetin kalitesini artırır. Dünya nüfusundaki hızlı artış ve şehirleşme iç ortamlar için durum analizi ve kalabalık yönetimi uygulamalarının önemini artırmıştır. Bu uygulamalar makine öğrenmesi tabanlı bilgisayarlı görü teknikleri ile hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Bu çalışmada kalabalık yoğunluğu analizi ve kuyruk tespiti üzerine odaklanılmıştır. Özel bir hastaneden alınan iki farklı güvenlik kamerasının görüntülerindeki insanlar YOLOv8 nesne tespiti modeli ile tespit edilmiştir. Tespit edilen insanların sınırlayıcı kutularının konumları görüntü sıcaklık haritalarının oluşturulması için kullanılmıştır. İnsanların sahnedeki gerçek konumları kamera kalibrasyonu yapıldıktan sonra bazı varsayımlar altında tahmin edilmiştir. Tahmin edilen gerçek konumlar ile sahnelerin kuş bakışı görünümleri elde edilmiş ve bu görünümler üzerinde sıcaklık haritaları oluşturulmuştur.

Kuyruk tespiti için evrişimsel sinir ağlarına dayanan bir model geliştirilmiştir. Etiketli kamera görüntüleri üzerinde eğitilen model, sadece sınırlayıcı kutu koordinatlarını kullanarak kişilerin bir kuyruğun parçası olup olmadığını tahmin etmektedir. Çapraz doğrulama sonucunda model 0,90 doğruluğa ve 0,91 F1 skoruna ulaşmıştır. Çalışma sonucunda giriş olarak sadece görüntü koordinatlarını kullanan bir evrişimsel sinir ağının kuyruk tespiti konusunda başarılı olduğu gösterilmiştir. Kalibre edilmiş kameralar yardımıyla sahnelerin kuş bakışı sıcaklık haritaları elde edilmiş, kuyruk tespiti ve yoğunluk analizi uygulamalarını gözlemlemek için bir web uygulaması oluşturulmuştur.

Abstract:
In indoor environments such as hospitals, terminals and stores, application of crowd management and situation analysis techniques ensure the safety of individuals and increase the quality of service provided. The rapid increase in population and urbanization have increased the importance of situation analysis and crowd management applications for indoor environments. These applications can be implemented quickly and efficiently with machine learning-based computer vision techniques.

This study focuses on crowd density analysis and queue detection. People in the footages of two different security cameras taken from a private hospital were detected with the YOLOv8 model. The bounding box positions of the detected people were used to create image heatmaps. The real-world positions of people in the scene were estimated under some assumptions after camera calibration. Bird's-eye views of the scenes were obtained with the estimated real locations and heatmaps were created over these views.

A convolutional neural network model has been developed for queue detection. Trained on labeled camera images, the model predicts whether a given person belongs to a queue using only bounding box coordinates. The cross-validated model achieved an accuracy of 0.90 and an F1 score of 0.91. As a result of the study, it was shown that a convolutional neural network using only image coordinates as input was successful in queue detection. Bird's eye view temperature maps of the scenes were obtained with the help of calibrated cameras, and a web application was created to observe the queue detection and density analysis applications.