Araştırma Makalesi

Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi

Cilt: 15 Sayı: 4 1 Aralık 2025
PDF İndir
EN TR

Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi

Öz

Ani gelişen kavga olaylarının erken tespiti ve bu olaylara hızlı ve etkili bir şekilde müdahale edilmesi, kamu güvenliğinin sağlanması ve olası olumsuz durumların önlenmesi açısından büyük bir öneme sahiptir. Günümüz teknolojik imkanları doğrultusunda, video tabanlı otomatik kavga tespit sistemleri, güvenlik güçlerine ve yetkililere zamanında uyarılar sağlayarak proaktif önlemler alınmasını mümkün kılmaktadır. Bu çalışmada, kavga (fight) ve kavga içermeyen (noFight) durumların doğru bir şekilde sınıflandırılabilmesi amacıyla derin öğrenme tabanlı bir yöntem önerilmektedir. Özellikle, görüntü işleme alanında başarılı sonuçlar elde eden DenseNet121 modeli kullanılarak transfer öğrenme yöntemiyle video tabanlı kavga tespiti gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalarda, literatürde yaygın olarak kullanılan Peliculas ve Hockey veri setleri değerlendirilmiş olup, önerilen yöntem ile Peliculas veri seti üzerinde %100 doğruluk (Accuracy), Hockey veri seti üzerinde ise %99.32 doğruluk elde edilmiştir. Elde edilen yüksek başarı oranları, önerilen yöntemin kavga tespitinde etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK (Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu)

Proje Numarası

5220154

Teşekkür

Bu çalışma TÜBİTAK (Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu) tarafından 5220154 numaralı proje kapsamında desteklenmiştir.

Kaynakça

  1. Akti, S., Ofli, F., Imran, M., & Ekenel, H. K. (2022, January). Fight detection from still images in the wild. In 2022 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision Workshops (WACVW) (pp. 550–559). IEEE. https://doi.org/10.1109/WACVW54805.2022.00061
  2. Akti, S., Tataroglu, G. A., & Ekenel, H. K. (2019, November). Vision-based fight detection from surveillance cameras. In 2019 Ninth International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA) (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/IPTA.2019.8936070
  3. Akash, S. A., Moorthy, R. S. S., Esha, K., & Nathiya, N. (2022). Human violence detection using deep learning techniques. Journal of Physics: Conference Series, 2318(1), 012003. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2318/1/012003
  4. Ali, Y. Y., & Yaman, O. (2024). Analysis of LSTM, BiLSTM, and CNN methods for environmental sound identification in smart cities. In Proceedings of the 2024 8th International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP) (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/IDAP64064.2024.10711138
  5. Albawi, S., Mohammed, T. A. S., & Al-Zawi, S. (2018). Understanding of a convolutional neural network. In 2017 International Conference on Engineering and Technology (ICET) (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186
  6. Bayram, B., Kunduracioglu, I., Ince, S., & Pacal, I. (2025). A systematic review of deep learning in MRI-based cerebral vascular occlusion-based brain diseases. Neuroscience, 568, 1–22. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2025.01.020
  7. Carneiro, S. A., Da Silva, G. P., Guimaraes, S. J. F., & Pedrini, H. (2019, October). Fight detection in video sequences based on multi-stream convolutional neural networks. In 2019 32nd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI) (pp. 8–15). IEEE. https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2019.00010
  8. Demir, K., & Yaman, O. (2024). Projector deep feature extraction-based garbage image classification model using underwater images. Multimedia Tools and Applications, 83, 79437–79451. https://doi.org/10.1007/s11042-024-18731-w

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Yazılım Mühendisliği (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

27 Kasım 2025

Yayımlanma Tarihi

1 Aralık 2025

Gönderilme Tarihi

3 Mart 2025

Kabul Tarihi

17 Haziran 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 15 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA
Sari, E. F., Apaydın, N. N., Yaman, O., & Karaköse, M. (2025). Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi. Journal of the Institute of Science and Technology, 15(4), 1165-1177. https://doi.org/10.21597/jist.1649399
AMA
1.Sari EF, Apaydın NN, Yaman O, Karaköse M. Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi. Iğdır Üniv. Fen Bil Enst. Der. 2025;15(4):1165-1177. doi:10.21597/jist.1649399
Chicago
Sari, Elif Feyza, Nafiye Nur Apaydın, Orhan Yaman, ve Mehmet Karaköse. 2025. “Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi”. Journal of the Institute of Science and Technology 15 (4): 1165-77. https://doi.org/10.21597/jist.1649399.
EndNote
Sari EF, Apaydın NN, Yaman O, Karaköse M (01 Aralık 2025) Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi. Journal of the Institute of Science and Technology 15 4 1165–1177.
IEEE
[1]E. F. Sari, N. N. Apaydın, O. Yaman, ve M. Karaköse, “Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi”, Iğdır Üniv. Fen Bil Enst. Der., c. 15, sy 4, ss. 1165–1177, Ara. 2025, doi: 10.21597/jist.1649399.
ISNAD
Sari, Elif Feyza - Apaydın, Nafiye Nur - Yaman, Orhan - Karaköse, Mehmet. “Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi”. Journal of the Institute of Science and Technology 15/4 (01 Aralık 2025): 1165-1177. https://doi.org/10.21597/jist.1649399.
JAMA
1.Sari EF, Apaydın NN, Yaman O, Karaköse M. Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi. Iğdır Üniv. Fen Bil Enst. Der. 2025;15:1165–1177.
MLA
Sari, Elif Feyza, vd. “Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi”. Journal of the Institute of Science and Technology, c. 15, sy 4, Aralık 2025, ss. 1165-77, doi:10.21597/jist.1649399.
Vancouver
1.Elif Feyza Sari, Nafiye Nur Apaydın, Orhan Yaman, Mehmet Karaköse. Akan Görüntülerde Kavga tespiti için DenseNet121 ve Transfer Öğrenme Tabanlı Video Analiz Yöntemi. Iğdır Üniv. Fen Bil Enst. Der. 01 Aralık 2025;15(4):1165-77. doi:10.21597/jist.1649399