Emergency Detection With Deep Learning Based Image Processing

Günümüzde insanlar tek başlarına ev ve dış ortamlarda, spor yaparken veya günlük yaşamlarını sürdürürken çeşitli sebeplerden kaza geçirerek zor durumlarda kalabilmektedir. Ayrıca meskûn mahal dışında meydana gelen kayıp aramalarında da kaybolan kişi veya çocuğu bir an evvel bulunması çok önemlidir. Dolayısıyla bu tür acil ulaşılması ve tespit edilmesi gereken kişilere hızla ulaşılmaması durumlarında kalıcı sakatlıklar ve ölümler meydana gelmektedir. Bu çalışmada derin öğrenme yöntemlerinden olan YOLOv4 ve YOLOv4-tiny algoritmaları ile kazaya uğrayan ve kaybolan insanların tespit edilebilmesi için 2 adet yapay zekâ modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modülde kameradan gelen görüntüler yapay zekâ modelinden geçirilerek insanların düşme pozisyonları, ayakta durma ve oturma pozisyonları algılanmakta ve acil durum tespiti yapıldığında alarm durumuna geçilerek ilgili kişilere konum/görüntü bilgileri gönderilmektedir. Geliştirilen yapay zekâ modeline ait acil durum tespit başarım değerleri mAP cinsinden YOLOv4 için %99,04, YOLOv4-tiny ile geliştirilen model için %97,91 olarak elde edilmiştir. Geliştirilen yapay zekâ modülünün ev ortamında kullanımı mümkün olduğu gibi İHA’ larda kullanılabilmesi mümkündür. Bu çalışmada elde edilen prototipin 112 Acil Çağrı Merkezleri tarafından kullanılması ile ev veya dış ortamda meydana gelen acil durumların tespiti ve arama çalışmalarında faydalı olacağı düşünülmektedir.