Hava araçlarından alınan görüntüler ile derin öğrenme tabanlı afet sınıflandırması
Deep learning based disaster classification with aerial images
Yazar: EMRE GAZİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Derin öğrenme tekniklerinin büyük bir hızla gelişmesi ve birçok probleme uyarlanabilir yapıda olması içinde bulunduğumuz çağda yaşanılan birçok sorunun üstesinden gelebilmektedir. Türkiye gibi deprem kuşağında olan ve beraberinde birçok afetin görüldüğü ülkelerde bu teknolojik gelişmelerin kullanımı için oldukça fazla alan mevcuttur. Derin öğrenmenin uygulandığı görüntü sınıflandırma algoritmaları bu alanın içinde yer almaktadır. Bu çalışmada, son yıllarda Türkiye'de yaşanan İzmir, Elazığ, Van, İzmit depremlerinin yanı sıra Giresun toprak kayması, Hatay orman yangını gibi güncel olaylardan alınmış, hava araçlarından çekilen görüntüler toplanmıştır. Bu görüntülerin yanı sıra dünyanın çeşitli yerlerinden alınan, hava araçları ile çekilmiş afet fotoğraflarına veri setinde yer verilmiştir. Bu görüntüler ile en modern derin öğrenme yöntemleri birleştirerek afet görüntülerinin sınıflandırması konusu incelenmektedir. Yine son yıllarda ortaya çıkan ve birbirinden farklı kabiliyetlere sahip olan Inception, VGG, MobileNet ve DenseNet gibi derin öğrenme mimarileri transfer öğrenme yöntemleri ile problem özelinde denenmiştir. Kullanılan algoritmalara en doğru sonucu vermesi ve aşırı öğrenme, eksik öğrenme gibi derin öğrenme algoritmalarında rastlanabilen birtakım problemlerinin önüne geçilebilmesi adına eklemeler yapılmıştır. Yapılan iyileştirmeler ile alınan sonuçlar doğruluk oranı değerlendirmesi kullanılarak paylaşılmıştır. Buradaki amaç, afet durumlarında erken müdahalenin gerçekleştirilebilmesi için gerekli olan teknolojik altyapının en modern derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak, hava araçlarından çekilmiş renkli görüntüler üzerinden ortaya konmasıdır.

Abstract:
The rapid development of deep learning techniques and their adaptability to many problems can overcome many issues experienced in our age. The usage of technological developments are available in many fields for the countries such as Turkey which are in the earthquake zone and have many different disasters Image classification algorithms where deep learning has been applied on are involved in those technological developments. All the pictures that had been taken by aircraft of Izmir, Elazığ, Van, Izmit earthquakes, Giresun landslide and Hatay forest fire have been used in this study. In addition to these images, disaster photographs taken by air vehicles from various region of the world are included in the dataset. By combining these images with the state-of-the-art deep learning methods, the subject of classification of the disaster images is examined. Deep learning architectures such as Inception, VGG, MobileNet and DenseNet occured in recent years that have different capabilities have been tested as problem-specific with transfer learning methods. Some additions have been applied on the algorithms that used for giving the most accurate results and preventing some problems that can be encountered in the deep learning algorithms such as overfitting and underfitting. The obtained results by improvements made have been shared with using the accuracy rate assessment. The aim here is to reveal the technological infrastructure required for early intervention at disaster situations, using state-of-the-art deep learning approaches and color images taken from aircraft.