Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Şuayip Aykut Atmaca
Danışman: Burcu Çağlar Gençosman
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.