RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

Buket Toptaş; Davut Hanbay

doi:10.46387/bjesr.630926

RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

Öz

Orman yangınları, ekolojik dengeyi olumsuz yönde etkileyen bir afet türüdür. Orman yangınlarının olumsuz etkilerini azaltmak için yangının yapısının iyi bilinmesi gerekir. Bu çalışmada, orman yangın görüntülerinden elde edilen renksel ve dokusal özellikler kullanılarak alev görüntüleri sınıflandırılmıştır. Yapılan çalışmada alev ve alev olmayan 3100 adet görüntü kesiti üzerinde incelemeler gerçekleştirilmiştir. Renk özelliklerinin belirlenmesinde RGB renk uzayı kullanılmıştır. Dokusal özelliklerin belirlenmesinde ise Laws’ın Doku Enerji Ölçümleri ve Gri Seviye Eş Oluşum Matrisinden gelen doku özellikleri kullanılmıştır. Alev ve alev olmayan kesitlerden öznitelikler çıkarıldıktan sonra, Destek Vektör Makineleri ve Yapay Sinir Ağları ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma başarısı Destek Vektör Makineleri ile %95, Yapay Sinir Ağları ile %96 olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Alev,Gri seviye eş oluşum matrisi

Kaynakça

Y. Zhao, G. Tang, and M. Xu (2015),Hierarchical detection of wildfire flame video from pixel level to semantic level, Expert Systems with Applications, 42(8): 4097–4104,
R. Chi, Z.-M. Lu, and Q.-G. Ji (2017), Real-time multi-feature based fire flame detection in video, IET Image Processing,11(1): 31–37.
S. Garcia-Jimenez, A. Jurio, M. Pagola, L. De Miguel, E. Barrenechea, and H. Bustince (2017), Forest fire detection: A fuzzy system approach based on overlap indices, Applied Soft Computing Journal, vol.52: 834–842.
M. Toptaş and D. Hanbay (2017), Smoke detection using texture and color analysis in videos, Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), 6–9.
X. B. Li, Y. Hua, and N. Xia (2013), Fire detecting technology based on dynamic textures, Procedia Engineering, vol. 52: 186–195.
V. Vipin (2012), Image Processing Based Forest Fire Detection, International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 2(2): 87–95.
B. Toptas and D. Hanbay (2017), HSI Renk Uzayı Kullanarak Alev Tespiti, Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), 1–5.
D. Y. T. Chino, L. P. S. Avalhais, J. F. Rodrigues, and A. J. M. Traina (2015), BoWFire: Detection of Fire in Still Images by Integrating Pixel Color and Texture Analysis, Brazilian Symposium of Computer Graphic and Image Processing, 95–102.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Yazılım Testi, Doğrulama ve Validasyon

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Buket Toptaş ^*
0000-0003-2556-8199
Türkiye

Davut Hanbay
0000-0003-2271-7865
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

31 Ekim 2019

Gönderilme Tarihi

8 Ekim 2019

Kabul Tarihi

16 Ekim 2019

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Cilt: 1 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.46387/bjesr.630926

IZ

https://izlik.org/JA74ZG86EG

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Toptaş, B., & Hanbay, D. (2019). RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, 1(1), 1-12. https://doi.org/10.46387/bjesr.630926

AMA

1.Toptaş B, Hanbay D. RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI. Müh.Bil.ve Araş.Dergisi. 2019;1(1):1-12. doi:10.46387/bjesr.630926

Chicago

Toptaş, Buket, ve Davut Hanbay. 2019. “RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI”. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 1 (1): 1-12. https://doi.org/10.46387/bjesr.630926.

EndNote

Toptaş B, Hanbay D (01 Ekim 2019) RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 1 1 1–12.

IEEE

[1]B. Toptaş ve D. Hanbay, “RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI”, Müh.Bil.ve Araş.Dergisi, c. 1, sy 1, ss. 1–12, Eki. 2019, doi: 10.46387/bjesr.630926.

ISNAD

Toptaş, Buket - Hanbay, Davut. “RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI”. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 1/1 (01 Ekim 2019): 1-12. https://doi.org/10.46387/bjesr.630926.

JAMA

1.Toptaş B, Hanbay D. RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI. Müh.Bil.ve Araş.Dergisi. 2019;1:1–12.

MLA

Toptaş, Buket, ve Davut Hanbay. “RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI”. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, c. 1, sy 1, Ekim 2019, ss. 1-12, doi:10.46387/bjesr.630926.

Vancouver

1.Buket Toptaş, Davut Hanbay. RENKSEL VE DOKUSAL ÖZELLİKLER KULLANARAK ALEV VE ALEV OLMAYAN GÖRÜNTÜ KESİTLERİNİN SINIFLANDIRILMASI. Müh.Bil.ve Araş.Dergisi. 01 Ekim 2019;1(1):1-12. doi:10.46387/bjesr.630926

Cited By

Uzun Kısa Dönem Bellek Ağlarını Kullanarak Erken Aşama Diyabet Tahmini

Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi

https://doi.org/10.46387/bjesr.790225

Classifying white blood cells using combining different convolutional neural networks

Multimedia Tools and Applications

https://doi.org/10.1007/s11042-025-20879-y