Dinamit Destekli Terör Faaliyetlerinin Önlenmesi İçin Derin Öğrenme Temelli Güvenlik Destek Sistemi
Year: 2021
Type: article
Abstract: Öz Günümüz toplumunda, insanları tehdit eden en önemli etmenlerden birisi terörizmdir.Terörizm bir toplumda, insanların düzen durumlarını bozarak, yaşam kalitesini etkilemektedir.Devletler ise terörle mücadele etmek için sürekli farklı yöntemler geliştirmektedir.Bu yöntemlerden birisi de terörle mücadele için makine öğrenmesinin bir alt alanı olan derin öğrenmenin kullanılmasıdır.Derin öğrenme, makine öğrenmesi alanında son yıllarda oldukça popülerlik kazanmıştır.Bu çalışmada, terör faaliyetlerini fark etmek ve önlemek için derin öğrenmeye dayalı VGG-16 mimarisi temel alınarak yeni bir model önerilmektedir.Önerilen model ile güvenlik kontrollerinde kullanılan kamera görüntülerinden alınan görüntülerde, insan ya da tren rayları üzerinde dinamit tespit edildiğinde, durumu hızla belirlemek ve uygun önlemleri almak için güvenlik görevlilerini uyaran bir sistem gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan veri seti, internet ortamından indirilen dinamit resimleri düzenlenerek oluşturulmuştur.Önerilen modelin performansını değerlendirmek için, insan ya da tren rayları üzerinde bulunan dinamit resimleri test edilerek, %98,4'lük başarı doğruluğu ve 0,024 kayıp oranıyla dinamit görüntüleri tespit edilmektedir.
Authors: Volkan KAYA, Ahmet BARAN, Servet TUNCER
Institutions: Erzincan Binali Yıldırım University, Fırat University
Language: Turkish
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W3119454746