Orman yangınları,DeepWatcherTermal Radar ile önlenebilir

HABER-ARTİN ŞİRİNPINAR

DeepWatcherTermal Radar sayesinde, orman yangınları ile etkin-hızlı-hatasız mücadele gerçekleşecek 

Orman yangınları,DeepWatcherTermal Radar ile önlenebilir

Türk mühendislerinin geliştirdiği DeepWatcherBispectral Termal Radar ile orman yangınlarını önlemek mümkün. Etkin-hızlı-hatasız mücadele sayesinde orman yangınları önlenebilir. 

Üniversite-sanayi işbirliği çerçevesinde Canovate Group ve Bursa Teknik Üniversitesi iş birliği ile yapay zeka, derin öğrenme ve gelişmiş görüntü analizi kullanılarak “DeepWatcherTermal Radar Sistemi” geliştirildi. 

Ormanları, Infrared ve gündüz kamerasıyla, aynı anda yatayda 360°, dikeyde 90° ve 7/24 izleyen DeepWatcherBispectral Termal Radarı, olası bir yangın durumunda algılama, tespit, konum belirleme ve alarm üretme görevleri ile yangın söndürme ekibini doğru konuma zaman kaybetmeden yönlendiriyor. 

CanovateGroup Teknoloji Danışmanı Süreyya Yiğit, geliştirdikleri DeepWatcher Termal Radar Sistemi teknolojisi sayesinde; yangın daha çıkmadan meteorolojik şartlara göre alarm üretildiğini, olası bir yangın çıktığında ise zaman kaybedilmeden bölgeye müdahale edilerek yangının büyümeden söndürülmesine katkı sağlandığını açıkladı.

DeepWatcherTermal Radar Sistemi özellikleri nelerdir?

DeepWatcher Termal Radar Sistemi özellikleri hakkında bilgiler veren Teknoloji Danışmanı Süreyya Yiğit, şunları anlattı: 

 1-DeepWatcher Termal Radar sistemi, insandan bağımsız olarak, 15 kilometre yarıçapa kadar Dual Spektrum Zoomlu kamera sistemi ile termal radar algoritması kullanılarak, 365 gün-24 saat sürekli gözlem yaparak, alarm üretiyor. Bu sistem, orman yangınlarını önlemek için özel olarak geliştirilmiştir ve patenti alınmıştır.

2-Sistem de, hem Termal ve hem de Starlite kamera kullanılmaktadır. Bu sayede, alev ve duman tespiti yapılmaktadır. Bu durum ormanda yangının ilk çıktığında tespitini kolaylaştırmaktadır ve hatalı alarm verilmesini önlemiş olmaktadır. 

 3-Yangın ve duman algılamasının yanında, istenilen alanlarda hareket analizi algoritması bulunuyor. Bunun ile örneğin, açık alanlarda ve yollarda ormana girip çıkan insan-araç veya diğer canlıları algılama ve alarm üretmesi imkanı sağlanıyor. Bu açıdan bakıldığında, yerine göre asayiş olaylarına ve orman kaçakçılığının önlenmesine de katkı sunulmaktadır. 

4-Sistem, “Yapay Zeka” algoritmalarıyla çalışıyor. İzleme alanındaki sabit Duman, Isı ve Yansıma kaynaklarını otomatik olarak Yer-Zaman damgası ile işaretleyerek, olası hatalı alarmları “False Alarm” olarak ortadan kaldırmaktadır. 

5-Yangın ve alarm üretilen noktalara ait olan görüntü analizi ile konum bilgisi üretiliyor. Bu şekilde, olay yerine intikalin daha hızlı olması sağlanmaktadır. 

 6-İzleme alanındaki hava durumu, güneş radyasyonu, toprak nemi, Phvb gibi istenen parametreleri gerçek zamanlı algılayıp, izleme merkezine istenen aralıklarda iletmektedir.

 7-Alarmların bölgesel ve ulusal olarak belirli merkezlerde izlenmesini ve alınan alarm görüntüleri ve verilerin bu merkezlerde depolanmasını sağlamaktadır. 

 8-Gözetleme merkezinde, insan veya bekçi gereksinimi ortadan kaldırıyor. Geliştirilen görüntü işleme algoritması sayesinde yangın çıkan bölgenin konumunu veriyor. Olası bir durum, ısı algılaması veya hareket gibi değişiklikler, anında yetkililere bildiriliyor. Yerel ve uzak izleme ekranında değişimler izleniyor. Alarmlar, e-posta ve SMS gibi yöntemler ile iletiliyor.

 9-Özetle, DeepWatcher Termal Radar Sistemi ile sağlanan tüm veriler sayesinde, ormanlar için hayati önem taşıyan aşağıdaki şu bilgiler elde edilmektedir. 

 a-Anlık, gerçek zamanlı ve yerel meteorolojik veriler yer aldığından, yangın öncesi kritik uyarılar üretiliyor. Aşırı sıcak, çok düşük nem, toprak kuruluğu gibi veriler takip ediliyor. Bu sayede bölge, yangın öncesi özel izleme ve korumaya alınabiliyor.

b-Yangın esnasında mevcut bilgilerin yanında, rüzgarın yönü ve şiddeti gibi ilave parametreler de gerçek zamanlı ve yerel olarak iletildiğinden, müdahale hakkında çok daha doğru kararlar alınması sağlanıyor. 

c-Bölgeye ait uzun vadeli meteorolojik ve toprak verileri analizleri ile, orman varlığının gelişimi konusunda daha gerçekçi ve uzun süreli veriler sağlanmış oluyor.