Toptaş, Buket2019-11-152019-11-152017Toptaş, Buket (2017). Yangın/alev renk özellikleri kullanılarak orman yangınlarının tespiti. Yayımlanmış Yüksek lisans tezi, İnönü Üniversitesi, Malatya.1-58 ss.https://hdl.handle.net/11616/14823Orman yangınları, atmosferi olumsuz yönde etkileyen, birçok canlı türünün yaşam alanını yok eden, bitki ve hayvan türlerinin yok olmasına sebep olan bir afettir. Orman yangınları ile mücadele sürecinde, yangının erken tespit edilmesi ve ihbar sistemlerine ulaştırılması önemli bir konudur. Teknolojinin gelişmesine bağlı olarak günümüzde görüntü işleme teknikleri ile yangın/alev tespiti yapılmaktadır. Yangın/Alev tespitinde geliştirilen yöntemler de genellikle alevin statik ya da dinamik özellikleri kullanılmıştır. Bu çalışma da, yangın görüntülerinin renk özellikleri kullanılmış ve yangın görüntüleri yeni bir renk uzayına taşınarak alevin tespit edilmesi sağlanmıştır. Elde edilen yeni renk uzayı, Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritması kullanılarak geliştirilmiştir. Yeni renk uzayına dönüştürülen görüntüler üzerinde Otsu eşik yöntemi kullanılmış ve ikili görüntülere dönüştürülen görüntülerden alev tespiti yapılmıştır. Alev tespit işlemi bittikten sonra, elde edilen ikili görüntüler veri seti içerisinde bulunan gerçek ikili görüntüler ile benzerlik ölçütüne tabi tutulmuş ve önerilen yöntemin başarı ölçütü hesaplanmıştır.Forest fires are a disaster that affects the atmosphere in the negative way, destroying the habitat of many living species and destroying plant and animal species. In the fight against forest fires, the early detection of fire and the introduction of warning systems have a great important. Nowadays, depending on the development of the technology, image processing techniques are used in fire / flame detection. Usually, static or dynamic characteristics of fire/flame are used in developed methods for fire / flame detection. In this study, the color features of the fire images were used and the fire images transformed to a new color space to detect the flame. The obtained new color space is developed by using the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm. Otsu thresholding method was used on converted images in new color space. Flame detection was performed on binary images. After the flame detection process is completed, the obtained binary images are subjected to the similarity measure with the real binary images contained in the data set and the success criterion of the proposed method is calculated.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolComputer Engineering and Computer Science and ControlMaster Thesis158