YOLOv3 Derin Öğrenme Algoritması ile İHA Görüntülerinden Çevresel Atık Tespiti

Abstract

Pet ve cam şişeler genellikle tek kullanımlık malzemeler olduklarından kullanıldıktan sonra uygun olmayan yerlere özensiz bir şekilde atılmaktadır. Pet ve cam şişe atıkları, çevre kirliliğinin önemli sebeplerinden biridir. Ayrıca cam şişelerin orman yangınlarının çıkmasında çok büyük etkileri vardır. Bu nedenlerden dolayı pet ve cam şişelerin tespit edilmesi ve çevreye zarar vermeden toplanması çok büyük önem arz etmektedir. Yapılan literatür taramasında pet ve cam şişe atıklarının tespiti ile ilgili herhangi bir çalışmaya rastlanmaması bu çalışmayı yapmak için bizi motive etmiştir. Yapılan çalışmada, test işlemi için gerekli olan görüntüler, İnsansız Hava Aracı (İHA) kullanılarak daha hızlı ve kolay bir şekilde elde edilmiştir. İHA’dan alınan görüntülerdeki pet ve cam şişelerin tespit edilmesi için görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Öncelikle, eğitim için, tespit edilecek nesnelerin bulunduğu görüntüler belirlenmiş, bu görüntülerde tespit edilmesi istenen nesneler etiketlenmiş, gerekli düzenlemeler yapılarak eğitim ve test verileri elde edilmiştir. Bu veriler kullanılarak YOLOv3 derin öğrenme algoritması ile eğitim gerçekleştirilmiş, elde edilen veriler ile pet ve cam şişe atıklarının bulunduğu görüntülerden nesne tespit test işlemi yapılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda, doğal ortamlardaki pet ve cam şişeler % 84.81 ortalama doğruluk oranı (mAP) ile başarılı bir şekilde tespit edilmiştir.