Özet:
Güvenlik kameraları kullanımının yaygınlaşmasıyla güvenlik kamerası görüntülerinden otomatik bilgi çıkarımı, sıkça çalışılan bir konu haline gelmiştir. Tek bir koordinasyon merkezi üzerinden takip edilen şehir güvenlik kameraları yetkili kişiler tarafından izlenmektedir. Özellikle anında müdahale edilmesi gereken durumlarda, durumun tespit edilmesi aşamasında insan faktörünün varlığı hatalara ve zaman kaybına sebep olabilir. İnsan yoğunluğunun yüksek olduğu alanlarda panik durumunun gerçekleşmesinden hemen sonra ilgili konuma acil yardım ekiplerinin bir an önce ulaştırılması çok önemlidir. Bu çalışmada, güvenlik kamerası görüntülerinden panik durumu tespiti yapan bir sistem tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Bir ortamda şüpheli durumun oluşmasından sonra koşarak kaçma gibi durumlarda hız artışı veya yaralanma gibi durumlarda da hız azalması görülebilir. İnsanların hızlarında yaşanan bu değişimler değerlendirilerek panik durumu tespit edilmiştir. Panik tespit sisteminin gerçekleştirilmesi için Konvolüsyonel Sinir Ağı (KSA) kullanılarak kameranın görüş alanındaki kişiler tespit edilmiştir. Ardından bu kişilerin önceki konumlarından yola çıkılarak muhtemel konumları Kalman filtresi ile hesaplanmıştır. Hesaplanan konumlardan görünüş özellikleri bakımından en uygun olanı Macar algoritması ile seçilmiştir. Macar algoritmasının KSA ile birlikte kullanılmasıyla, başka nesnelerin arkasında kalarak takibi kesilen kişilerin tekrar tespit edilmesi sağlanmıştır. Kişilerin kısa süreli takibiyle yörüngeleri çıkarılmış, ekranda görünen kişilerin her bir bölgedeki ortalama hızları hesaplanmıştır. Görüntü bütün olarak değerlendirildiğinde kameraya yakın kişilerin hareketleri kameraya uzak kişilerden daha hızlıymış gibi algılanır. Görüntünün bölgelere ayrılmasıyla, bölgelerdeki kişilerin hız değişimleri kendi içlerinde değerlendirilmiştir. Bu sayede görüntüde perspektif açıdan oluşan hız yanılgıları giderilerek bu durumun panik tespitine katkısı incelenmiştir. Panik durumu olan ve olmayan bölgelerde hız değişimlerinin farklı olmasının yanlış pozitif tespitleri artırdığı gözlemlenmiştir. Görüntüyü bölgelere ayırma ve adaptif eşik değer yöntemlerinin birlikte kullanılmasıyla yanlış pozitif tespitlerin azaldığı görülmüş, dolayısıyla koordinasyon merkezinde gereksiz uyarı durumunun oluşması en aza indirilmiştir.
