Yangını algılamak, yalnızca görüntüde kırmızı veya turuncu bir alanı tespit etmek değildir. Gerçek bir yangını diğer benzer görüntülerden ayırabilmek; rengin, hareketin ve görsel davranışın birlikte analiz edilmesini gerektirir.
Arvonas olarak geliştirdiğimiz BrightIQ Safety yangın algılama teknolojisinde, bu yaklaşımı üç farklı analiz katmanını bir araya getirerek ele alıyoruz.
1. Renk ve piksel analizi
İlk aşamada görüntü içerisindeki pikselleri tarıyor, alevle ilişkilendirilebilecek renk değerlerini ve renk dağılımlarını analiz ediyoruz. Bu sayede potansiyel yangın bölgelerini belirliyoruz. Ancak bizim için renk tek başına yeterli değil; çünkü ışık yansımaları veya benzer renkteki nesneler yanlış alarm oluşturabilir.
2. Hareket analizi: alev nasıl hareket ediyor?
Yangın statik bir görüntü değildir. Alevin yayılımı, titreşimi, hareket yönü ve zaman içerisindeki davranışı önemli ipuçları taşır. BrightIQ Safety, ardışık görüntülerdeki hareketi yapay zekâ ve kendi kendine öğrenme sayesinde analiz ederek tespit edilen bölgenin yangına özgü bir hareket sergileyip sergilemediğini değerlendirir. Renk ve hareket bilgisinin birlikte kullanılması, video tabanlı yangın algılamada önemli bir yaklaşımdır.
Alev · %973. Yapay zekâ destekli görüntü doğrulama
İlk iki analiz katmanından elde edilen bulgular, yapay zekâ destekli görüntü analiz katmanında değerlendirilir. Bu katman, görüntüdeki nesne ve görsel bağlamı analiz ederek tespit edilen anomalinin yangın veya alev karakteristiği taşıyıp taşımadığını değerlendirir.
Burada OpenAI’nin GPT tabanlı görsel analiz yeteneklerinden yararlanan destekli asistanımız, renk ve hareket analizlerinden gelen çıktıları tamamlayıcı bir doğrulama mekanizması olarak kullanılır. Böylece sistem yalnızca belirli renkleri veya hareketleri tespit etmekle kalmaz; görüntünün genel bağlamını da değerlendirerek yangın olasılığına ilişkin ek bir analiz üretir. Hem de bunu optimize edilmiş yazılım ve donanım kaynaklarıyla gerçekleştirerek uygun fiyatlarla hizmetin herkese sunulmasına imkân verir.
Ar-Ge yaklaşımımızın temelinde de tam olarak bu var: daha akıllı, daha güvenilir ve gerçek hayat koşullarına daha uyumlu güvenlik teknolojileri geliştirmek.
Arvonas TeknolojiAr-Ge ekibi
