Design of Real-Time Lighting System Using Scada System and Image Processing Techniques

Year 2025, Volume: 7 Issue: 2, 245 - 258, 31.08.2025

Murat Altunkaya , Muhammed Karaaltun

Abstract

The term SCADA stands for "Supervisory Control and Data Acquisition". SCADA systems are used to control and monitor the functions of automation systems from a single control point. These systems have been successfully used in areas such as natural gas, petroleum, water distribution automation, air pollution control, and similar fields. In this study, a SCADA system is utilized to light urban parks and streets, along with intercity roads. By using the SCADA system, unnecessary operation of lighting fixtures on streets, parks, and intercity roads is prevented, and the detection of faults in lighting fixtures is facilitated. Using real-time image processing techniques to detect people in park lighting systems is one of the system's most critical and innovative features. This capability instantly detects human presence, preventing unnecessary lighting and promoting energy efficiency. Through real-time image processing, lighting is activated only when needed, which not only conserves energy but also enhances security. This feature is significant within smart city applications, as it ensures user safety while minimizing environmental impact. Consequently, the designed SCADA system serves as an effective model for modern lighting solutions. A prototype is prepared for streets and parks in the city, along with intercity roads to implement this system. This prototype consists of two main components: hardware and software. Arduino Mega2560 Pro Mini microcontroller is used as the hardware component. Furthermore, the TCA9548a Mux module, PCD8574 I2C module, LDR sensor, LED, and camera equipment are used for pin expansion, communication between LEDs and Mux module, measuring light intensity, and for lighting and human detection, respectively. For the software part, ASP.Net MVC, Flutter, and MySQL are used for web design, mobile applications, and databases, respectively. The designed system is monitored through web and mobile applications for testing purposes, and its control is achieved successfully. In addition, in the designed system, it is seen that the training accuracy of the real-time human detection model is 0.99 and the testing accuracy is 0.98 in the light environment and 0.94 in the dark environment, considering different environmental conditions.

Keywords

Image Processing Techniques , Lighting Fixtures , Mobile Technologies , SCADA , Web

Scada Sistemi ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanarak Gerçek Zamanlı Aydınlatma Sisteminin Tasarımı

Abstract

SCADA terimi, İngilizce “Supervisory Control and Data Acquisition” kelimelerinin ilk harflerini temsil eder. SCADA sistemleri tek bir kontrol noktasından, otomasyon sistemlerinin fonksiyonlarını kontrol etmek ve izlemek için kullanılan sistemlerdir. SCADA sistemleri, doğal gaz, petrol, su dağıtım otomasyonları, hava kirliliği kontrolü ve benzeri alanlarda çok başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, SCADA sistemi, şehirler arası yollar ile birlikte şehir içi parklar ve sokakların aydınlatma sistemlerinde kullanılmıştır. SCADA sistemi sokak, park ve şehirlerarası yollarında kullanılan aydınlatma armatürlerinin gereksiz zamanlarda çalışmasını engellemiş ve aydınlatma armatürlerinde meydana gelen arızaların tespitini kolaylaştırmıştır. Parkların aydınlatma sistemlerinde insanların tespiti için gerçek zamanlı görüntü işleme teknikleri kullanılması, sistemin en kritik ve yenilikçi özelliklerinden biridir. Bu özellik, ortamda insan varlığını anlık olarak algılayarak, aydınlatmanın gereksiz yere açık kalmasını engeller ve enerji verimliliğini sağlar. Gerçek zamanlı görüntü işleme sayesinde, aydınlatma ihtiyaç duyulduğunda aydınlatma devreye girer, bu hem enerji tasarrufu sağlar hem de güvenliği artırır. Bu özellik, akıllı şehir uygulamaları kapsamında önemli olup, kullanıcıların güvenliğini sağlarken çevresel etkileri de en aza indirir. Bu sayede, tasarlanan SCADA sistemi, modern aydınlatma çözümleri için etkili bir örnek teşkil etmektedir. Bu sistemi gerçekleştirmek için şehirler arası yollar ile birlikte şehir içinde bulunan sokaklar ve parklar için bir prototip hazırlanmıştır. Hazırlanan bu prototip donanım ve yazılım olmak üzere iki ana bileşenden oluşmaktadır. Donanım kısmında mikrodenetleyici olarak Arduino Mega2560 Pro Mini kullanılmıştır. Ayrıca TCA9548a Mux modülü, PCD8574 I2C modülü, LDR sensörü, LED ve kamera donanımları sırasıyla pinlerin çoğaltması, ledler ile Mux modülü arasında haberleşmenin sağlanması, ışık şiddetinin ölçülmesi, aydınlatma ve insan tespitinin yapılması için kullanılmıştır. Yazılım kısmında sistemin web tasarımı için ASP.Net MVC, mobil uygulaması için Flutter ve veri tabanı için ise MySQL kullanılmıştır. Tasarlanan sistem, test amaçlı web ve mobil uygulamalar üzerinden izlenmiş ve kontrolleri başarılı bir şekilde sağlanmıştır. Ayrıca tasarlanan sistemde gerçek zamanlı insan tespiti modelinin eğitim başarısının 0.99 ve test başarısının farklı çevre koşulları dikkate alındığında aydınlık ortamda 0.98, karanlık ortamda ise 0.94 olduğu görülmektedir.

Keywords

Aydınlatma Armatürleri , Görüntü İşleme Teknikleri , Mobil Teknolojiler , SCADA , Web

References

• A. Yankı, M. Elmaci, V. Aslantaş, Image processing and deep learning based smart door lock system using face recognition, Electronic Letters on Science and Engineering . 20 (2024), 11–36.
• E. E. Elmas, M. Alkan, insansız hava araçlarıyla hareketli nesnelerin tespit ve takibi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji. 10 (2022), 1111–1126. doi:10.29109/gujsc.1199340
• O. Ç. Şimşek, E. Kızılkaya Aydoğan, Y. Delice, Denim kumaşların görüntü tahminlemesinde üretim parametreleri ve görüntü işleme tekniklerinin kullanılması, International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry. 8 (2024), 104–113. doi:10.46519/ij3dptdi.1337641
• O. İnam, D. Somer, G. Üney, and A. Soylu, Calculation of the choroidal vascularity ındex and tissue distribution ındexes in different retinal and choroidal regions by employing digital ımage processing techniques in optical coherence tomography ımages, Genel Tıp Dergisi. 33 (2023), 785–795. doi:10.54005/geneltip.1349861
• F. G. Tan, A. Sinan Yüksel, E. Aydemir, M. Ersoy, Derin öğrenme teknikleri ile nesne tespiti ve takibi üzerine bir inceleme, European Journal of Science and Technology. 25 (2021), 159–171. doi:10.31590/ejosat.878552
• G. Zecevic, Web based interface to SCADA system, POWERCON 1998- 1998 International Conference on Power System Technology, Proceedings. 2 (1998), 1218–1221. doi:10.1109/ICPST.1998.729279
• M. H. İbrahi̇m, SCADA sistemi: Şehir içi ve şehirlerarası yolların aydınlatma sisteminin kontrolü ve otomasyonu, Cukurova University Journal of the Faculty of Engineering. 37 (2022), 991–999.
• T. Özseven, N. Sağlam, IoT based street lighting and computer aided control, Turkish Journal of Nature and Science. 10 (2021), 265–274. doi:10.46810/tdfd.997116
• C. Perdahçı, Z. Ünal, B. Bıkmaz, IOT Tabanlı Akıllı Yol Aydınlatma Sistemi içinde: VI. Elektrik Tesisat Ulusal Kongre ve Sergisi, İzmir, 2019: ss. 1–10.
• H. Çelik, B. Büyükkınacı, M. B. Yurtseveni, Aydınlatma Otomasyon Teknikleri: Cendere Caddesi Örneği, IX. Ulusal Aydınlatma Sempozyumu, 2017 : ss. 1–10.
• S. M. Sorif, D. Saha, P. Dutta, Smart street light management system with automatic brightness adjustment using bolt IoT platform, 2021 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference, IEMTRONICS 2021 – Proceedings, 2021: ss. 1–4. doi:10.1109/IEMTRONICS52119.2021.9422668
• O. F. Farsakoglu, I. Atik, H. Yusuf, H. Kilis, LED aydınlatma sistemlerinin çevre kirliliğini azaltmadaki etkileri, Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 19 (2014), 94–103.
• E. Yılmaz, O. Erden, N. Kocadağ, Sokak aydınlatması dönüşümü fayda maliyet analizi üzerine bir mühendislik ekonomisi çalışması, Gazi Journal of Engineering Sciences. 5 (2019), 280–289. doi:10.30855/gmbd.2019.03.09.
• T. P. Nam, N. Van Doai, Application of Intelligent Lighting Control for Street Lighting System, 2019 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE), 2019: ss. 53–56. doi:10.1109/ICSSE.2019.8823357.
• A. Eldem, H. Eldem, A. Palalı, Görüntü işleme teknikleriyle yüz algılama sistemi geliştirme, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 6 (2017), 44–48.
• B. Demi̇r, N. Çeti̇n, Z. A. KUŞ, Görüntü işleme tekniği ile yabancı ot renk özelliklerinin belirlenmesi, Alınteri Zirai Bilimler Dergisi. 31 (2016), 59–64.
• B. Şin, İ. Kadioğlu, İnsansız hava aracı (İHA) ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak yabancı ot tespitinin yapılması, Turkish Journal of Weed Science. 22 (2019), 211–217.
• E. Güney, C. Bayılmış, An implementation of traffic signs and road objects detection using faster R-CNN, Sakarya University Journal Of Computer And Information Sciences. 5 (2021), 216–224. doi:10.35377/saucis.05.02.1073355
• C. Topcu, P. Güneş, Bitki hastalıklarını tespitte derin öğrenme: ResNet modelinin etkinliği, Anadolu bil meslek yüksekokulu dergisi. 19 (2024), 31–65. doi:10.17932/iau.abmyod.2006.005/abmyod_v19i69002
• A. Mawlood, A.G Abdulghani, G.G.M. Dalveren, Moving object detection in video with algorithms YOLO and Faster R-CNN in different conditions, European Journal of Science and Technology. 33 (2022), 40–65. doi:10.31590/ejosat.1013049.
• M. Canayaz, A. Milanlioglu, S. Şehribanoğlu, A. Yalın, A. Yokuş, A comparative study of segmentation algorithms for ıntracerebral hemorrhage detection, Firat University Journal of Experimental and Computational Engineering. 3 (2024), 75–94. doi:10.62520/fujece.1423648.
• B. Özcan,H. Bakır, Yapay Zeka Destekli Beyin Görüntüleri Üzerinde Tümör Tespiti, International Conference on Pioneer and Innovative Studies (ICPIS). 1 (2023), 297–306.
• S. Gündoğdu, Ö. Şahin, Su dağıtım sistemlerinde scada uygulaması, DEÜ Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi. 10 (2008), 23–32.
• B. Citkuseva-Dimitrovska, E.Z.O. Flyght, and U.G. Stefanov, SCADA System for Process Data Exchange in Master Slave RF and Iot Network, The Eurasia Proceedings of Science, Technology, Engineering & Mathematics (EPSTEM). 28 (2024), 554–564.
• O. Duymazlar, D. Engin, Design, Application and analysis of an OPC-based SCADA System, Politeknik Dergisi. 26 (2023), 991–999. doi:10.2339/politeknik.1029629.
• H. C. Bayrakçı, H. Büyükpatpat, PLC ve scada kontrol yöntemleri ile sıvı dolum otomasyonu, European Journal of Science and Technology. 27 (2021), 283–291. doi:10.31590/ejosat.877004
• Street Light Management System Manufacturer,Supplier,Exporter from Vadodara, (2024). https://www.instrumentuniversal.com/street-light-management-system-2538636.html (erişim 11 Haziran 2024).
• D. Bailey, E. Wright, Practical SCADA for industry. Elsevier Oxford, 2006. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://s2.smu.edu/~nair/ftp/senior_design/scada/Practical_SCADA_for_Industry.pdf
• M. Vanderzee, D. Fisher, G. Powley, R. Mohammad, SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition, Oil and Gas Pipelines: Integrity and Safety Handbook, Wiley, 2015: ss. 13–26. doi:10.1002/9781119019213.CH02
• F.J. Maseda, I. López, I. Martija, P. Alkorta, A. J. Garrido, I. Garrido, Sensors data analysis in supervisory control and data acquisition (Scada) systems to foresee failures with an undetermined origin, Sensors. 21 (2021). doi:10.3390/s21082762
• M. Vakili, M. Ghamsari, M. Rezaei, Performance analysis and comparison of machine and deep learning algorithms for IoT data classification, (2023). https://arxiv.org/abs/2305.12345 (erişim 15 Temmuz 2024).
• M. Karaçor, K. Keleş, Otomasyon Sistemlerinin Bileşenleri, VI. Otomasyon Sempozyumu, Samsun, 2007: ss. 1–10.