Derin öğrenme kullanılarak mobil cihazlar için gerçek zamanlı yangın ve duman tespiti
Derin öğrenme kullanılarak mobil cihazlar için gerçek zamanlı yangın ve duman tespiti
Yazar: Şafak, Emre; Barışçı, Necaattin
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 38 No. 4, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Yangın ve duman tespiti,mobil cihazlar için yangın ve duman tespiti,evrişimsel sinir ağları,transfer öğrenme,nesnelerin interneti,derin öğrenme

Yangın; ekolojik, sosyal ve ekonomik zararlara neden olan doğal afettir. Küresel ısınma ve patlayıcı/yanıcı kimyasalların kullanımının yaygınlaşması ile birlikte yangınlar insanlık için en önemli sorunlardan biri haline gelmiştir. Yangınların erken tespiti tahribatı en aza indirmek için kritik öneme sahiptir. Binalarda yangınların erken tespit edilmesini sağlayabilmek için ısı ve duman dedektörleri geliştirilmiştir. Ancak bu dedektörlerin kullanımı kapalı alanlar ile kısıtlıdır. Geniş alanlarda bu detektörlerin kullanılması mümkün değildir. Ayrıca bu dedektörler kurulum ve bakım açısından oldukça maliyetlidir. Bu nedenlerden dolayı görüntülerden yangın tespiti üzerine çalışmalar yapılmaya başlanmıştır. Görüntülerden yangın tespiti için yapılan son çalışmalarda genellikle derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Bu çalışmalar kameralar üzerinden alınan görüntülerin güçlü sunucular üzerinde çalışan modeller ile analizine odaklanmaktadır. Mobil cihazlar ve nesnelerin internetindeki gelişmeler ile artık uç cihazlar üzerinde görüntüler analiz edilebilir. Yapılan çalışmada görüntülerin bir sunucuya aktarılmadan mobil cihaz üzerinde analiz edilmesini sağlayacak düşük işlem gücü gerektiren yangın ve duman tespit modeli geliştirilmiştir. MobileNet evrişimsel sinir ağı revize edilerek son 3 katman kaldırılmış ve yerine düzleştirme katmanı ile iki düğümden oluşan yoğun katman eklenmiştir. Yangın ve duman tespiti modeli için revize edilmiş MobileNet, orijinal MobileNet, MobileNetV2, EfficientNetB0 ve ShuffleNet evrişimsel sinir ağları kullanılarak geliştirilen modeller arasından en yüksek doğruluk oranına sahip yöntem belirlenmiştir. Modellerin başarı oranını artırabilmek ImageNet üzerinde ön eğitilmiş model ağırlıkları transfer öğrenme tekniği ile tekrar kullanılmıştır. Modelleri eğitmek ve test etmek için 43,355 görüntüden oluşan veri seti kullanılmıştır. Veri setinin %80’i eğitim %20’si test işlemi için kullanılmıştır. Yapılan test sonuçlarına göre revize edilmiş MobileNet ağı %98,37 ile en yüksek doğruluk oranına ulaşılmıştır.

Yangın; ekolojik, sosyal ve ekonomik zararlara neden olan doğal afettir. Küresel ısınma ve patlayıcı/yanıcı kimyasalların kullanımının yaygınlaşması ile birlikte yangınlar insanlık için en önemli sorunlardan biri haline gelmiştir. Yangınların erken tespiti tahribatı en aza indirmek için kritik öneme sahiptir. Binalarda yangınların erken tespit edilmesini sağlayabilmek için ısı ve duman dedektörleri geliştirilmiştir. Ancak bu dedektörlerin kullanımı kapalı alanlar ile kısıtlıdır. Geniş alanlarda bu detektörlerin kullanılması mümkün değildir. Ayrıca bu dedektörler kurulum ve bakım açısından oldukça maliyetlidir. Bu nedenlerden dolayı görüntülerden yangın tespiti üzerine çalışmalar yapılmaya başlanmıştır. Görüntülerden yangın tespiti için yapılan son çalışmalarda genellikle derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Bu çalışmalar kameralar üzerinden alınan görüntülerin güçlü sunucular üzerinde çalışan modeller ile analizine odaklanmaktadır. Mobil cihazlar ve nesnelerin internetindeki gelişmeler ile artık uç cihazlar üzerinde görüntüler analiz edilebilir. Yapılan çalışmada görüntülerin bir sunucuya aktarılmadan mobil cihaz üzerinde analiz edilmesini sağlayacak düşük işlem gücü gerektiren yangın ve duman tespit modeli geliştirilmiştir. MobileNet evrişimsel sinir ağı revize edilerek son 3 katman kaldırılmış ve yerine düzleştirme katmanı ile iki düğümden oluşan yoğun katman eklenmiştir. Yangın ve duman tespiti modeli için revize edilmiş MobileNet, orijinal MobileNet, MobileNetV2, EfficientNetB0 ve ShuffleNet evrişimsel sinir ağları kullanılarak geliştirilen modeller arasından en yüksek doğruluk oranına sahip yöntem belirlenmiştir. Modellerin başarı oranını artırabilmek ImageNet üzerinde ön eğitilmiş model ağırlıkları transfer öğrenme tekniği ile tekrar kullanılmıştır. Modelleri eğitmek ve test etmek için 43,355 görüntüden oluşan veri seti kullanılmıştır. Veri setinin %80’i eğitim %20’si test işlemi için kullanılmıştır. Yapılan test sonuçlarına göre revize edilmiş MobileNet ağı %98,37 ile en yüksek doğruluk oranına ulaşılmıştır.