Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı
Bu çalışmada yaban hayatında görüntü işleme tabanlı yaban hayvanlarının tür tespiti ve sayımının yapılması hedeflenmiştir. Korunan alanlarda sabit bir kameradan elde edilen görüntülerden ülke ekonomisine av turizmi ile katma değeri olan yaban hayvanlarının tür tespiti yapılarak sayımının yapılmasın...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2019-04-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/44767/556897?publisher=pamukkale |
| _version_ | 1797912853933457408 |
|---|---|
| author | İsmail Yabanova Kadir Kaya |
| author_facet | İsmail Yabanova Kadir Kaya |
| author_sort | İsmail Yabanova |
| collection | DOAJ |
| description | Bu
çalışmada yaban hayatında görüntü işleme tabanlı yaban hayvanlarının tür
tespiti ve sayımının yapılması hedeflenmiştir.
Korunan alanlarda sabit bir kameradan elde edilen görüntülerden ülke
ekonomisine av turizmi ile katma değeri olan yaban hayvanlarının tür tespiti
yapılarak sayımının yapılmasına yönelik görüntü işleme tabanlı bir sistem
geliştirilmiştir. Bu sistem sayesinde yüksek başarım ile yaban hayvanlarının
türlerinin belirlenmesi ve sayımının yapılması amaçlanmıştır. Bunun için ilk
olarak gauss karma modelleri (GMM) tekniği ile gerçek zamanlı foto kapan
videolarından alınan görüntü sahnelerinden arka plan görüntüsü çıkarılmıştır.
Sonra videonun arka plan ve ön plan görüntülerinden yaban hayvanlarının
fiziksel ve renksel öznitelikleri çıkarılmıştır. Hareketliliğin çok olduğu
doğal yaşamda anlık elde edilen gerçek zamanlı kompleks bir görüntü sahnesinde
geliştirilen alan testi, öznitelik testi ve renk testi kriterleri ile
hedeflenen yaban hayvanın tespit edilmesi sağlanmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda
geyik, tilki, kurt ve yaban atından oluşan 4 adet yaban hayvanı tür tespiti
%100 doğruluk oranı ile gerçekleştirilmiştir. Yazılımın video çerçevesi başına
düşen işlem süresi 0.242 saniyedir. Geliştirilen yöntemler ile yaban hayvanı
envanterine yönelik tür tespitinin %100 başarı oranı ile insan gücüne gerek
duymadan, daha düşük maliyetli kamera sistemleri ve bilgisayar yazılımı ile
yapılabileceği görülmüştür. Literatürdeki yaban hayvanları sınıflandırma
çalışmalarından farkı yaban hayvanı tanıma işleminin nesne tanıma üzerine
oluşturulan hazır algoritmaları kullanmadan geliştirilen daha basit
matematiksel işlemlerle ve renk faktörü ile hedeflenen %100 tanıma oranının
yakalanmasıdır. Çalışmamızda kullandığımız yaban hayvanı tanıma algoritmaları
bilgisayarlı görme uygulamalarında dinamik nesne tespiti çalışmalarına altyapı
olacağı ve diğer tüm nesne tanıma çalışmalardaki başarım oranını arttıracağı
aşikardır. |
| first_indexed | 2024-04-10T12:02:30Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-7b53ed746f2f4214aeb19c4a3899cdd7 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1300-7009 2147-5881 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-10T12:02:30Z |
| publishDate | 2019-04-01 |
| publisher | Pamukkale University |
| record_format | Article |
| series | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| spelling | doaj.art-7b53ed746f2f4214aeb19c4a3899cdd72023-02-15T16:16:31ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812019-04-01252174187218Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımıİsmail YabanovaKadir KayaBu çalışmada yaban hayatında görüntü işleme tabanlı yaban hayvanlarının tür tespiti ve sayımının yapılması hedeflenmiştir. Korunan alanlarda sabit bir kameradan elde edilen görüntülerden ülke ekonomisine av turizmi ile katma değeri olan yaban hayvanlarının tür tespiti yapılarak sayımının yapılmasına yönelik görüntü işleme tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Bu sistem sayesinde yüksek başarım ile yaban hayvanlarının türlerinin belirlenmesi ve sayımının yapılması amaçlanmıştır. Bunun için ilk olarak gauss karma modelleri (GMM) tekniği ile gerçek zamanlı foto kapan videolarından alınan görüntü sahnelerinden arka plan görüntüsü çıkarılmıştır. Sonra videonun arka plan ve ön plan görüntülerinden yaban hayvanlarının fiziksel ve renksel öznitelikleri çıkarılmıştır. Hareketliliğin çok olduğu doğal yaşamda anlık elde edilen gerçek zamanlı kompleks bir görüntü sahnesinde geliştirilen alan testi, öznitelik testi ve renk testi kriterleri ile hedeflenen yaban hayvanın tespit edilmesi sağlanmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda geyik, tilki, kurt ve yaban atından oluşan 4 adet yaban hayvanı tür tespiti %100 doğruluk oranı ile gerçekleştirilmiştir. Yazılımın video çerçevesi başına düşen işlem süresi 0.242 saniyedir. Geliştirilen yöntemler ile yaban hayvanı envanterine yönelik tür tespitinin %100 başarı oranı ile insan gücüne gerek duymadan, daha düşük maliyetli kamera sistemleri ve bilgisayar yazılımı ile yapılabileceği görülmüştür. Literatürdeki yaban hayvanları sınıflandırma çalışmalarından farkı yaban hayvanı tanıma işleminin nesne tanıma üzerine oluşturulan hazır algoritmaları kullanmadan geliştirilen daha basit matematiksel işlemlerle ve renk faktörü ile hedeflenen %100 tanıma oranının yakalanmasıdır. Çalışmamızda kullandığımız yaban hayvanı tanıma algoritmaları bilgisayarlı görme uygulamalarında dinamik nesne tespiti çalışmalarına altyapı olacağı ve diğer tüm nesne tanıma çalışmalardaki başarım oranını arttıracağı aşikardır.http://dergipark.org.tr/pajes/issue/44767/556897?publisher=pamukkaleAnimal monitoring and classificationWild animal classificationImage processingObject recognitionImage classificationHayvan izleme ve sınıflandırmaVahşi hayvanlar sınıflandırmasıGörüntü işlemeNesne tanımaGörüntü sınıflandırma |
| spellingShingle | İsmail Yabanova Kadir Kaya Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Animal monitoring and classification Wild animal classification Image processing Object recognition Image classification Hayvan izleme ve sınıflandırma Vahşi hayvanlar sınıflandırması Görüntü işleme Nesne tanıma Görüntü sınıflandırma |
| title | Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı |
| title_full | Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı |
| title_fullStr | Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı |
| title_full_unstemmed | Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı |
| title_short | Kaynak değeri olan yaban hayvanlarının görüntü işleme tekniği ile tespiti ve sayımı |
| title_sort | kaynak degeri olan yaban hayvanlarinin goruntu isleme teknigi ile tespiti ve sayimi |
| topic | Animal monitoring and classification Wild animal classification Image processing Object recognition Image classification Hayvan izleme ve sınıflandırma Vahşi hayvanlar sınıflandırması Görüntü işleme Nesne tanıma Görüntü sınıflandırma |
| url | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/44767/556897?publisher=pamukkale |
| work_keys_str_mv | AT ismailyabanova kaynakdegeriolanyabanhayvanlarınıngoruntuislemeteknigiiletespitivesayımı AT kadirkaya kaynakdegeriolanyabanhayvanlarınıngoruntuislemeteknigiiletespitivesayımı |