Başkentli öğrencilerden yüz tanımalı güvenlik dronu

Ankara’da Başkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencileri, geniş alanlarda güvenlik kontrolünü artırmak amacıyla yüz tanıma teknolojisine sahip otonom devriye dronu geliştirdi. Öğrencilerin hazırladığı sistem, belirlenen alanlarda devriye uçuşu yaparak kamera görüntülerini gerçek zamanlı analiz ediyor ve yetkili ile yetkisiz kişileri ayırt edebiliyor.

YÜZ TANIMA ÖZELLİKLİ OTONOM DEVRİYE DRONU GELİŞTİRİLDİ

Başkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencileri Sude Yencilek, Doğa Küçükkayalar, Ecem Dilan Ayaz, Mehmet Ali Karaca ve Melih Can Kesgin, danışman Dr. Öğretim Üyesi İclal Çetin Taş rehberliğinde dikkat çeken bir güvenlik projesine imza attı.

Öğrenciler, projeye “Yüz Tanıma ile Kaçak Giriş Tespiti Yapabilen Otonom Güvenlik Devriye Dronu” adını verdi. Geliştirilen dron, sabit kameraların yetersiz kaldığı geniş, hareketli ve çok noktalı alanlarda devriye görevi yapacak şekilde tasarlandı.

DRON GERÇEK ZAMANLI GÖRÜNTÜ ANALİZİ YAPIYOR

Otonom güvenlik dronu, önceden belirlenen alanlarda devriye gezerek kamera üzerinden aldığı görüntüleri anlık olarak analiz ediyor. Sistem, görüntülerde insan tespiti yaptığında hedefe yaklaşarak yüz tanıma işlemini başlatıyor.

Geliştirilen algoritma, kameradan alınan görüntüleri kayıtlı veri tabanıyla karşılaştırıyor. Bu karşılaştırma sonucunda alandaki kişi “yetkili” veya “yetkisiz” olarak sınıflandırılıyor. Böylece güvenlik personelinin müdahale sürecini hızlandıracak dijital bir uyarı mekanizması devreye giriyor.

YETKİSİZ GİRİŞTE OTOMATİK ALARM ÜRETİLİYOR

Projede, yetkisiz kişi tespit edildiğinde otomatik alarm sistemi çalışıyor. Dronun tespit ettiği kişiye ait anlık görüntü, konum bilgisi ve alarm içeriği mobil uygulama üzerinden ilgili kişilere iletiliyor.

Sistem, veri tabanında kayıtlı olan yetkili kişileri algıladığında düşük seviyeli alarm oluşturuyor. Veri tabanında bulunmayan kişilerin tespit edilmesi hâlinde ise yüksek seviyeli alarm üretiliyor ve güvenlik ekiplerinin hızlı müdahale etmesi sağlanıyor.

ÇOK AÇILI KAYIT SİSTEMİYLE DOĞRULUK ARTIRILDI

Öğrenciler, yüz tanıma doğruluğunu artırmak için çok açılı kayıt sistemi kullandı. Sistem, kişilerin yüzlerini farklı açılardan kaydederek veri tabanına işliyor.

Bu kapsamda her kişi için farklı açılardan 5 fotoğraf alınıyor. Bu yöntemle dronun sahada farklı ışık, açı ve mesafe koşullarında daha doğru tanıma yapması hedefleniyor. Böylece otonom güvenlik sistemi, yalnızca insan tespiti değil, kimlik doğrulama sürecinde de daha güçlü sonuçlar veriyor.

SABİT KAMERALARIN KÖR NOKTALARINA ÇÖZÜM HEDEFLENDİ

Projede yer alan öğrencilerden Mehmet Ali Karaca, standart güvenlik yöntemlerinin ötesine geçen yenilikçi bir sistem geliştirmek istediklerini söyledi. Karaca, özellikle geniş alanlarda sabit kameraların oluşturduğu kör noktaları ortadan kaldırmayı amaçladıklarını belirtti.

Karaca, dronun belirlenen alanlarda devriye gezdiğini, bu sırada kameradan aldığı görüntüleri analiz ettiğini ve insan tespit ettiğinde yüz tanıma işlemi yaptığını ifade etti. Sistemin kayıtlı ve kayıtsız kişileri ayırt ederek farklı alarm seviyeleri oluşturduğunu dile getirdi.

MEHMET ALİ KARACA: KÖR NOKTALARI ORTADAN KALDIRMAK TEMEL AMACIMIZ

Mehmet Ali Karaca, projeye ilişkin açıklamasında geniş alan güvenliğine dikkat çekti. Karaca, “Geniş alanlardaki güvenliği sağlamak, sabit kameraların oluşturduğu kör noktaları ortadan kaldırmak temel amacımız oldu” dedi.

Karaca, dronun devriye sırasında kameradan aldığı görüntüleri analiz ettiğini belirterek, “Eğer bir insan tespit ederse bu insana yaklaşıp yüz tanıma işlemini gerçekleştiriyor. Eğer kişi bizim veri tabanımıza kayıtlı olan bir kişi ise bize düşük seviyeli bir alarm gönderiyor. Eğer kişi veri tabanımıza kayıtlı olmayan yetkisiz bir kişi ise yüksek seviyeli bir alarm gönderip olaya anında müdahale etmemizi sağlıyor” ifadelerini kullandı.

MOBİL UYGULAMA ÜZERİNDEN ANLIK TAKİP SAĞLANIYOR

Geliştirilen sistem yalnızca dronun uçuş ve tespit kabiliyetiyle sınırlı kalmıyor. Öğrenciler, güvenlik uyarılarının takip edilebilmesi için mobil uygulama entegrasyonu da hazırladı.

Mobil uygulama üzerinden alarmın anlık görüntüsü, konumu ve içeriği görülebiliyor. Yetkisiz giriş tespit edildiğinde elde edilen görüntüler bulut veri tabanına kaydediliyor ve güvenlik sorumluları bu verilere uygulama üzerinden erişebiliyor. Bu özellik, olaylara hızlı ve belgeli müdahale edilmesine imkân sağlıyor.

SİSTEM YÜZDE 95 DOĞRULUK ORANIYLA ÇALIŞIYOR

Mehmet Ali Karaca, geliştirdikleri sistemin yüzde 95 doğruluk oranıyla çalıştığını belirtti. Karaca, dronun kişileri tespit edebildiğini ve yüz tanıma işlemini başarıyla gerçekleştirebildiğini söyledi.

Karaca, yetkisiz bir kişi tespit edildiğinde olay anına ait görüntünün bulut veri tabanına aktarıldığını ifade etti. Bu görüntülerin mobil uygulamada anlık olarak görüntülenebildiğini belirten Karaca, sistemin hızlı müdahale açısından önemli bir avantaj sunduğunu kaydetti.

YERLİ VE MİLLİ GÜVENLİK TEKNOLOJİSİ HEDEFİ

Öğrenciler, projeyi yerli ve millî imkânlarla geliştirdiklerini vurguladı. Sistem, başta kritik kamu kurumları olmak üzere askerî alanlar, stratejik tesisler, kampüsler, sanayi bölgeleri ve geniş güvenlik sahalarında kullanılabilecek şekilde tasarlandı.

Karaca, projeyi daha da geliştirmeyi hedeflediklerini belirterek, yerli güvenlik teknolojileri alanında katkı sunmak istediklerini söyledi. Otonom devriye dronunun ilerleyen süreçte daha gelişmiş algoritmalar, daha uzun uçuş süresi ve farklı sensör sistemleriyle desteklenmesi bekleniyor.

GENİŞ ALAN GÜVENLİĞİNDE YENİ NESİL ÇÖZÜM

Yüz tanıma özellikli otonom dron, özellikle sabit kamera sistemlerinin kapsayamadığı alanlarda güvenlik denetimini güçlendirme potansiyeli taşıyor. Hareketli yapısı sayesinde farklı noktalara ulaşabilen sistem, devriye, tespit, tanıma ve alarm süreçlerini tek platformda birleştiriyor.

Başkent Üniversitesi öğrencilerinin geliştirdiği proje, yapay zekâ destekli görüntü işleme, mobil bildirim, bulut veri tabanı ve otonom uçuş teknolojilerini bir araya getirerek güvenlik alanında yenilikçi bir öğrenci çalışması olarak öne çıkıyor.