Katalog

Geleceğin G eleceğin K Kameralı ameralı G Güvenlik üvenlik S Sistemleri istemleri Birileri Birileri b izi izliyor... izliy i or... bizi Yrd. Doç. ç Dr. M. Taner ESKİ ESKİL İL Olağandışı durum: Merkezden geçilmiyor. Olağandışı Olağandışı durum: Merkezden uzaklaşan n insanlar. O labilir mi? Dünya labilir Dünya vatandaşları va atandaşları olarak olara ak h hemen emen hepimiz hepimiz b bu u endişeyi en dişeyi taşıyoruz taşıyoruz ve ve bunda bun nda pek pek haksız haksız sayılmayız. sayılmayız. Halka Halka açık tüm başımızı açı kt üm alanlarda alanlarda b aşımızı mızı biraz biraz yukarı yukarı kaldırsak ka aldırsak tam tam da dönük bir ile karşıya geliyoruz. d a bize bize dö nük b ir kamera ka amera i le karşı karşı ş ka rşıya g eliyoruz. Rakamlar gerçekliğini R aka amlar da da bu bu endişemizin endişemizin g erçekliğini kanıtlar ka anıtlar gibi. gibi. Sadece Sadece İstanbul’ Kent Bilgi ve Güvenlik (MOBESE) İ stanbul’da K ent B ilgi v eG üvenlik Sistemi Sistemi (M OBESE) kapsamında ka apsamında halkın yoğun olarak alanlara h alkın y oğun o lara ak bulunduğu bulunduğu ğu a lanlara yerleştirilmiş yerleştirilmiş 4212 kamera bulunuyor. Bu kameraların önemli bir kısmı hareketli kam mera b ulunuyor. B u ka amera aların ö nemli b ir k ısmı h areketli ve ve özelliğine sahip. MOBESE sisteminin optik ya slogan o ptik yakınlaştırma akınlaştırma ö zelliğine s ahip. M OBESE si steminin sloganı nı da şüphelerimizi kamçılayan türden; “İstanbul’a d a ş üp phelerimizi ka amçılaya an t ü den; “ ür İstanbul’a gözümüz gözümüz gibi gibi bakıyoruz”. bak ıyoruz”. Mağazaların, M ağazaların, alışveriş alışveriş merkezlerinin, merkezlerinin, bankaların banka aların ve ve küçük küçük esnafın kullandığı güvenlik da göz esn afın k ullandığı gü üvenlik kameralarını ka amera alarını d a g öz önüne önüne aldığımızda izleyen yüzbinleri a ldığımızda bizi bizi izle yen ‘göz’lerin ‘g göz’lerin sayısı sayısı yüzb inleri buluyor. buluyor. Yurt Yurt dışında Manhattan gibi merkezlerde kameralar tarafından dı şında M anhattan g ibi bazı bazı m e kezlerde ka er amera alar t ara afından kapsanmayan hiçbir nokta olmadığı ediliyor. ka apsanmaya an hiç bir n okta o lm madığı ifade e diliyor. İstanbul’ İstanbul’ ’da bazı bölgelerde yüksek çözünürlüklü kameralar vasıtası aynı b azı b ölgelerde yü ksek çö zünürlüklü ka amera alar va sıtası ile ile a y yn nı şekilde geniş alanı sağlandığını ş ekilde g eniş kapsama ka apsama a lanı s ağlandığını biliyoruz. biliyoruz. Dahası, bu tamamını görüntü işleme Dahası, b u işlerin işlerin t amamını ı yapan ya apan g örüntü i şleme algoritmalarının, bilgi işlem sunucular algoritmalarının, b ilgi i şlem merkezlerindeki merkezler z indeki devasa devasa s unucular yerine çok daha mütevazı bilgisayarlar çalıştırılmaları yerine ço kd aha m ütevazı b ilgisayarlar üzerinde üzerinde ç alıştırılmaları mümkün. Şu anki algoritmalarımızla dahi nesnelerin mümkün. Ş u a nki hızlı a lgoritmalarımızla d ahi n esnelerin arka plandan ayrıştırılması, tanınması, izlenmesi ve karar arka p landan a yrıştırılması, t anınm nması, izlenm esi v e ka rar üretilmesi süreçlerinin tamamını masaüstü bilgisayarlarımızda ü etilmesi s ür üreçlerinin t amamını m asaüstü b ilgisayarlarımızda gerçek zamanlı yapabiliyoruz. Görüntü mütevazı gerçek zam manlı ya apabiliyoruz. G örüntü işlemenin işlemenin m ütevazı bilgisayarlarla olarak yapılması görüntülerin bilgi bilgisayarlarla yerel yerel o larak ya apılması g örüntülerin b ilgi işlem işlem merkezlerine iletilmesi gerekliliğini gerekliliğini tamamen tamamen ortadan ortadan kaldırıyor. kaldırıyor. merkezlerine iletilmesi Bir diğer deyişle, eğer istenirse, seçilen kişilerin izlenmesine Bir diğ er de yişle, eğ er i stenirse, s eçilen k işilerin izlenm esine olanak verebilecek görüntüler merkeze ulaşmayacak ve yerel, olanak v erebilecek g örüntüler m erkeze hiç u laşmayacak v ey erel, küçük sistemlerle analiz edilecek. Bunun nasıl olabileceğini küçük si stemlerle a naliz e dilecek. B un nun n asıl gerçek gerçek o labileceğini aşama aşama aşama a şama inceleyelim. inceleyelim. 1(61(/(5ú1 1 (61(/(5ú1 $5 $5.$ .$ 3/ 3/$1 $1 * *g5 h17h/(5'(1 $ < <5,u7,5,/0$ $6, *g5h17h/(5'(1 $<5,u7,5,/0$6, Kamera K amera g görüntülerinin örüntülerinin büyük büyük çoğunluğunu çoğunluğunu b binalar, inalar, yollar, yo ollar, ağaçlar gibi plan nesneleri oluşturur. Görüntülerin bize a ğaçlar g ibi arka arka p lan n esneleri o luşturur. G örüntülerin b ize sağladığı bilgi arka plandan ziyade ön plandaki insanlar ve s ağladığı b ilgi a rka p landan zi yade ö np lan ndaki in sanlar v e taşıtlar taşıtlar gibi hareketli nesnelerde gizlidir. plan nesnelerinin arka g ibi h areketli n esnelerde g izlidir. Ön Ö p lan n esnelerinin a rka p landan a yrıştırılması i şlenmesi gereken gereken v eri miktarını miktarını ö nemli plandan ayrıştırılması işlenmesi veri önemli oranda azaltır. Örneğin kapalı bir alanda yer, duvarlar, o ra anda aza ltır. Ör neğin ka apalı b ir a landa y er, d uvarlar, masalar masalar gibi arka plana ait nesneler veya açık alanda bir otoyol istatistiksel g ibi a rka p lana a it n esneler v eya açı ka landa b ir o toyol i statistiksel modelleme ile ltrelenip görüntüden çıkartılabilir. m odelleme i le l trelenip g örüntüden çı kartılabilir. Görüntü arka G örüntü a rka planının plan nının istatistiksel istatistiksel modellenmesinin modellenmesinin bir bir diğer avantajı ise bir sahnenin kayıt edilmesi veya d diğ er a va antajı i se hareketsiz hareketsiz b ir s ahn h enin ka ayıt e dilmesi v eya işlenmesine gerek bırakmamasıdır. Arka ağaçların olduğu i şlenmesine g erek b ıra akmamasıdır. A rka planda planda a ğaçların o lduğu bir görüntüde yaprak ve dalların hareketleri istatistiksel olarak b ir g örüntüde ya apra ak v ed alların h areketleri i statistiksel o larak modellenir ve bu hareketlenmeler veri kaydını tetiklemez. Bu m odellenir v e b u h areketlenmeler v eri ka aydını t etiklemez. B u yöntemle; veri işleniyorsa işlemci zamanının, kayıt ediliyorsa y öntemle; v eri i şleniyorsa i şlemci zam z manının, ka ayıt e diliyorsa sabit diskin, transfer ediliyorsa şebeke bant genişliğinin önemli s abit di skin, t ra ansf fer e diliyorsa ş ebeke b ant g enişliğinin ö nemli kısmı kazanılmış k ısmı kaza nılmış olur. olur. 25$'$ .ú06( 9 9$5 $ $5 0," Sayılar Sa ayılar endişeleri endişeleri des destekliyor tekliyor o olsa lsa da da uygulanan uygulanan t teknoloji eknolo oji b ir B üyük B irader t ehdidi oluşturacak oluşturac u ak kadar kadar g elişkin değ il. H er bir Büyük Birader tehdidi gelişkin değil. Her ş eyden ö nce ş ua nki teknoloji teknolo oji farklılaşan farklılaşan açı v eı şık gibi gibi ş artlar şeyden önce şu anki ve ışık şartlar a ltında kalabalıklar kalabalıklar için de in san yüzlerini y yüzlerini t anımaya e lverişli değil. değil. altında içinde insan tanımaya elverişli K ontrollü poz poz v eı şık şartları şartları altında altında alınan alınan görüntüler görüntüler üzerinde üzerinde Kontrollü ve ışık harikalar yaratabilen tanıma h arikalar ya ra atab bilen yüz t anım ma algoritmaları algoritmaları gerçek gerçek hayattan haya attan a lınan g örüntülerde fazl as ayıda yanlış ya anlış sını andırma andırma ür etiyorlar. alınan görüntülerde fazla sayıda üretiyorlar. G erçekte güvenlik gü üvenlik kameraları ka amera e ları hareket hareket algılamaları algılamaları Gerçekte v e p laka o kuma g ibi u ygulam amalar h ariç çoğunlukla çoğunlukla kayıt ka ayıt ve plaka okuma gibi uygulamalar hariç amaçlı kullanılıyorlar. ki zaman bir a maçlı k ullanılıyorlar. Bu Bu nedenledir nedenledir k i çoğu za man b ir olayın gerçekleşmesinden sonra tespit amaçlı ve o layın g erçekleşmesinden s onra ra t espit a maçlı inceleniyor inceleniyor v e çözümleniyorlar. güvenlikli kurumlarda bile ‘izleme’ bir çö zümleniyorlar. En gü venlikli i k urumlarda b ile ‘ izleme’ b ir güvenlik görevlisinin yöneltmesi ile belirlediği kameralar gü g üvenlik g örevlisinin ilgisini ilg gisini y öneltmesi i le b elirlediğ ği ka amera alar üzerinde üzer inde gerçekleşiyor. gerçekleşiyor. İstanbul’ toplam milyon İ stanbul’da yüzbinlerce, yüzbinlerce, Büyük Büyü ük Britanya’ Britanya’da t oplam 1.9 mi lyon aktif kamera olduğu tahmin Bu sayıda gözün a ktif ka amera o lduğu t ahmin ediliyor. edi d liyor. B u kadar kadar s ayıda g özün gerçekten bizi izliyor edilen güvenlik g erçekten b izi izli yor olması olması için n onbinlerle onbinlerle ifade e dilen gü üvenlik görevlisinin ekranlardan oluşan istasyonlarının başında g örevlisinin e kra anlardan no luşan izleme izleme i stasyonlarının b aşında oturuyor olması gerekmez anda uygulanmakta o turuyor o lması g erekmez mi? ? Şu Şu a nda u ygulanmakta olan olan teknoloji ile t eknolo oji i le evet. evet. Kısacası, yeterli Kısacası, halkın halkın tüm tüm bireylerini bireyler rini ayrı ayrı ayrı ayrı izlemek izlemek için y eterli olabilecek ne teknolojiye, ne iş sahibiz. Diğer tara o labilecek n et eknolo ojiye, n e de i ş gücüne gücüne s ahibiz. Diğ er t ara a an, an, operatör tarafından seçilen bir birey veya süreli o pera atör t ara afından s eçilen b ir b irey v eya taşıtı taşıtı uzun s üreli ve ve kameradan kameraya geçişlerle izleme kapasitesine sahip kam meradan ka amera aya g eçişlerle izlem e ka apasitesine s ahip karar karar destek sistemleri şu anki teknolojiyle mümkün ve halihazırda des tek si stemleri ş ua nki t eknolo oji j yle m ümkün v eh alihazırda var. var. otomobili değildir. Aynı o tomobili belirlemek belirlemek hiç zor zor değ ildir. A ynı n şekilde, şekilde, tren tren istasyona istasyona daha çizgiyi d aha ulaşmamışken ulaşmamışken kırmızı kırmızı çizg iyi ihlal ihlal eden eden kişileri kişileri belirlemek belirlemek ve v e güvenlik gü üvenlik birimine birimine iletmek iletmek mümkün mümkün olacaktır. olac a aktır. Daha D aha da da i ilginç lginç bir bir u uygulama, ygulama, g görüntülenen örüntülenen alandaki alandaki doğa doğal l akışın akışı ın istatistiğini istatistiğini otomatik otomatik olarak olarak modelleyerek modelleyerek şüpheli şüp pheli olabilecek olabilecek durumları durumları belirlemektir. belirl lemektir. Bu Bu istatistik istatistik nesnelerin nesnelerin pozisyon, pozisy s on, hız gibi gibi durumlarının durumlarının değişim değ ğişim olasılıklarından olasılıklarından üretilir. üretilir. . Bu Bu sayede sayede doğal doğal akışa akışa uymayan, uymayan, öncesinden öncesinden tahmin tahmin edemeyeceğimiz pek çok çok olay olay anında anında tespit edilerek gerekli gerekli edem meyeceğ ği imiz pek tespit edilerek alarmlar alarmlar oluşturulabilir. oluşturulabilir. Örneğin Örneğ ğin çarpışan çarpışan iki iki otomobil otomobil normal normal tra tra k akışının akışının dışına dışına çıkarak çıkarak aniden aniden duracaklardır. duracaklardır. Baygınlık Bayg gınlık geçiren geçiren bir bir insan insan aniden aniden yere yere düşecek düşecek ve ve hareketsiz hareketsiz kalacaktır. hırsız kalac caktır. . Bir Bir otomobili otomobili soymayı soymayı planlayan planlayan bir bir hır sız araca araca binmek binmek yerine yerine etrafında etrafında dolanacak, dolanac a ak, yanında yanında bir bir süre süre hareketsiz hareketsiz duracaktır. duracaktır. Kalabalık insan görüntülendiği bir K alabalık in san topluluklarının topluluklarının g örüntülendiği b ir caddeyi düşünelim. cadd deyi d üşünelim. Burada Burada hayatın haya atın doğal d l akışı doğa akışı insanların insanların cadde cadd de boyunca boyunca gezinmeleri, gezinmeleri, cadde cadde kenarındaki kenarındaki mağazalara mağazalara girip girip çıkmalarıdır. çıkmalarıdır. . Bu Bu akışı akışı görüntülerde görüntülerde tespit tespit ettiği ettiği insan insan nesnelerini nesn nelerini izleyerek izleyerek öğrenen öğrenen bir bir algoritma alg goritma insanların insanların bir bir merkezden merk kezden uzak uzak durmalarını durmalarını (tehlike), (tehli ike), bir bir merkezden merkezden kaçışmalarını kaçışm ş alarını (panik) (panik) veya veya bir bir merkeze merk keze doğru doğru toplanmalarını toplanmalarını (merak) (mer rak) olağan olağan dışı dışı durumlar durumlar olarak olarak değerlendirecek değerlendirecek ve ve görüntüyü görün ü tüyü işaretleyerek işaretleyerek yetkili yetkili kişinin kişinin dikkatine d kkatine sunacaktır. di sunacaktır. %h<h. %h< <h. %ú5$'(5 6( 6(1'5208 1'5208 9( *g5 5h17h/(5ú1 <(5ú1'( <(5ú1'( úu/(10(6ú úu/(10(6ú ú *g5h17h/(5ú1 Kamera K amera görüntülerinin görüntülerinin değ değerlendirilmesinde erlendir d ilmesinde verilmesi verilmesi gereken biri gereken kararlardan kara arlardan b iri görüntülerin görüntülerin nerede ner rede işleneceğidir. işleneceğidir. Tüm Tüm görüntüleri çoklu sunucuların süper olarak görev görün ü tüleri ço klu s unucuların s üper bilgisayarlar bilgisay ya arlar ro larak g örev yaptığı merkezine taşımak bir ya aptığ ı ı bir bir bilgi bilgi işlem işlem m erkezine t aşımak b ir olasılıktır. olasılıktır. Ancak Ancak 1600x1200 renk 0x1200 piksel piksel çözünürlüğü, çözünürlüğü, 8 bit bit r enk derinliğine derinliğine sahip sahip saniyede alan yüksek bir kameranın saniyede 20 görüntü görüntü a lan yü ksek çözünürlüklü çözün nürlüklü b ir ka mera anın saniyede veri büyüklüğü saniyede ürettiği ürettiği v eri b üyüklüğü 100 MB’tan MB’tan fazladır. fazladır. Görüntülerin ile rakam oldukça Görün ü tülerin sıkıştırılması sıkıştırılması i le bu bu ra ka am o ldukça düşürülse düşürülse bile bile sisteme binlerce oluşturacağı sistem me bağlı bağlı b inlerce kameranın kameranın ana an na veri veri hatlarında hatlarında o luşturacağı veri yükü kabul kadar veri yü y kü ka bul edilemeyecek edilemeyecek kad ar büyük büyü ük olacaktır. olacaktır. kamera bir merkezde toplanması Tüm ka Tüm amera görüntülerinin görüntülerinin b ir m erkezde t oplanması mahremiyet getirir mahr remiyet ile ile ilgili ilgili soruları soruları da da gündeme gündem eme g etirir ve ve yazının başında güvenlik başın nda belirttiğimiz belirttiğimiz endişeleri endişeleri haklı haklı çıkartır. çıka kartır. Halbuki Halbuki gü venlik sistemlerinin amacı halkı değil, sistem mlerinin a macı h alkı izlemek izlemek değ d il, olayları olayları yerinde yerinde değerlendirmek ve sadece üretildiğinde değer rlendirmek v es adece bir bir alarm alarm ür etildiğinde gerekli gerekli kişileri kişileri (mağaza otopark güvenlik (mağaza ğ sahibi, sahibi, o topark görevlisi, görevlisi, gü venlik görevlisi görevlisi veya veya polis) polis) bilgilendirmektir. bilg gilen l dirmektir. Elimizdeki algoritmalar ve teknolojileri ile yerinde E limizdeki a lgoritmalar v e donanım donan nım t eknolo ojileri i le y erinde değerlendirme yapmak, hem kişilerin değer rlendirme ya apmak, dolayısı dolayısı ile ile h em k işilerin mahremiyetini mahremiyetini korumak, tespit korum u ak, hem hem de tehlikeli tehlikeli durumları durumları anında anında t espit etmek etmek mümkündür. müm mkündür. Yukarıda Yukarıda sözünü sözünü ettiğimiz ettiğimiz arka arka plan plan modellemesi modellemesi ve ve ayrıştırılması, ay yrıştırılması, öznitelik öznitelik çıkarılması çıkarılması ve ve nesne nesne tanıma, tanıma, nesne nesne izleme karar süreçlerinin izlem me ve ve durum durum hakkında hakkında ka ara ar verme verme s üreçlerinin her her biri biri için çok algoritmalar çalışmalarla çok hızlı h algoritmalar bilimsel bilimsel ç alışmalarla ortaya ortaya konmuştur. konmuştur. Bu algoritmalarla tasarlanacak sisteminin Bu a lgoritmalarla t asarlanacak bir bir güvenlik güvenlik si steminin tüm tüm karar verme zamanlı karar v erme sürecini sürecini gerçek gerçek za aman nlı yapması yapması bugün bugün dahi dahi mümkündür. müm mkündür. Bu yaklaşımla her kamera bir istasyonu, B u ya klaşımla h er ka mera kendi kendi başına başına b ir güvenlik güvenlik i stasyonu, aynı zamanda karar destek üniteleri aynı za man nda bir bir ka rar des tek sisteminin sisteminin minin dağıtık dağıtık üni teleri olarak çalışır. Görüntülerine olara ak ç alışır. G örüntülerine giren giren nesneleri nesn neleri izlemek izlemek amacıyla amacıyla coğra komşuluğunda olan diğer yardımlaşabilir. coğra a k omşuluğunda o lan diğ er kameralarla kamera e larla ya ardımlaşabilir. Böylelikle gerçek anlamda tesisi Böyle elikle güvenliğimizin güvenliğimizin g erçek a nlamda t esisi mahremiyeti mahremiyeti saklı saklı tutan tutan milyonlarca milyonlar rca göz göz tarafından tara afından sağlanacaktır. sağlanacaktır. 1(61(/(5ú1 1 (61(/(5ú1 7 7$1,10$6, $1,10$6, $ Görüntüdeki G örüntüdeki n nesneler esneler a arka rka plandan plandan a ayrıldıktan yrıldıktan sonra sonra bu bu nesnelerin tanınması aşaması başlar. Güvenlik uygulamalarında n esnelerin t anınması a şaması b aşlar. G üvenlik u ygulamalarında insanlar, otomobiller, paketler, valizler gibi nesnelerin tanınması i in sanlar, o tomobiller r, p aketler r, va val lizler er g ibi n esnelerin t anınması gereklidir. Burada amaç bir insanı diğerinden ayırmaktan ziyade g ereklidir. B urada a maç b ir in sanı diğ ğerinden a yırmaktan zi yade görüntüde bir insan olduğunu belirlemektir. g örüntüde b ir in san o lduğunu b elir irlemektir. Nesne Nesne tanımada tanımada nesne sınıfına (insan, otomobil, vb.) ait değişmez n esne sınıf fına (in san, o tomobil, v b.) a it değ işmez özellikler özellikler (öznitelikler) tanımlanır ve görüntüdeki nesne ile kıyaslanır. ( (ö znitelikler) t anımlanır v e g örüntüdeki n esne i le k ıyaslanır. Nesne sınıfına ait renk bilgisi, kontür biçimi ve gibi özellikler N esne sınıf fına a it r enk b ilgisi, k ontür b içimi v e doku doku g ibi ö zellikler öznitelik kullanılabilir. ö znitelik olarak olarak k ullanılabilir. 1(61(/(5ú1 1 (61(/(5ú1 ú=/( ú=/(10(6ú 10(6ú Görüntüde G örüntüde b belirlenen elirlenen n nesnelerin esneler erin izlenmesi izlenmesi n nesnelerin esnelerin görüntü açısının zaman içinde değişmesi nedeniyle istatistiksel g örüntü açı sının za aman için de değ işm ş esi n edeniyle i statistiksel yaklaşımları zorunlu kılar. Bu son yıllarda ön plana y ya aklaşımları zo runlu k ılar. B u alanda alanda s on y ıllarda ö n p lana çıkan parçacık ltrelemedir. ç çı kan yaklaşımlardan ya aklaşımlardan biri biri p arçacı cık l trelemedir. Parçacık Parçacık ltreleme nesnenin bir sonraki video görüntüsünde nerelerde l treleme n esnenin b ir s onraki v ide eo g örüntüsünde n erelerde olabileceğinin istatistiksel tahminine ve bu tahminin gözleme o labileceğinin i statistiksel t ahminine v e b u t ahminin g özleme dayalı doğrulamasına ltrelemede nesnelerin d ayalı doğ rulamasına dayanır. dayanır. Parçacık Parçacı a k l trelemede n esnelerin yönü, ve ivmeleri modellenebilir. Bu sayede nesnelerin y önü, hızı v ei vmeleri de m odellenebilir. B us ayede n esnelerin etkileşimleri ve ilintileri yürüyen e et tkileşimleri (çarpışan (çarpışan taşıtlar) taşıtlar) v e i lintileri (beraber (bera aber yür üyen insanlar) ortaya çıkarılır. i in sanlar) o rtaya çı karılır. 0$+5(0ú<(7ú . 0$+5(0ú<(7ú .258<$5$. 258< <$ $5$. g1 g g1/(<ú&ú /(<ú&ú 7('%ú5 $/,10$6,1$ $/,1 0$6,1$ 2/$1$. 2/$1$. 9(5(1 9(5(1 1 %ú5 *h9(1/,. *h9(17ú /,. 6ú67(0ú 6ú67(0ú *(/úu7ú50(. *(/úu7ú50(. 0h0.h1 Kameraları K ameraları sadece sadece adli adli olaylarda olaylarda tespit tespit ve ve takip takip sağlayan sağlaya an cihazlar olarak Halbuki bilimsel gelişmeler cihazlar o larak düşünüyoruz. düşünüyoruz. H albuki b ilimsel g elişmeler kameraların daha olmasını ve kam meral ların d aha akıllı akıllı o lmasını ını v e gerçek gerçek zamanlı za amanlı görüntü görüntü işleyerek şüpheli mümkün kılıyor. işleyerek ş üpheli durumları durumları belirlemesini belirlemesini m ümkün k ılıyor. Bilimsel gelişmelerin güvenlik Bilimsel g elişmelerin gü venlik sistemlerine s stemlerine uygulanmasıyla si uygulanmasıyla çok çok önemli ilerlemelere şahit olacağız. önemli i lerlemelere ş ahit o lacağız. Örneğin Örneğin yakın yakın gelecekte gelecekte ters ters yönde ilerlemekte şüpheli hatta yönde i lerlemekt te olan olan araç, araç, tra tra a k kazası, kazası, ş üpheli paket, paket, h atta ve hatta bir uyuyan ve h atta b ir bankta ban nkta biraz biraz fazla fazla uzun zun zamandır zamandır u yu uya an insan insan gibi gibi beklenmeyen acil müdahale durumların beklenmeyen ve ve aci lm üdahale gerektiren gerektiren d urumların otomatik otomatik olarak belirlenerek şahit olarak b elirlenerek güvenlik gü üvenlik görevlilerine görevlilerine iletildiğine iletildiğine ş ahit olacağız. olacağız. % ú1 %8 ú16$1/$5 6$1/$5 1 1( (< <$3,<25" $3,<25" $ Görüntülerdeki G örüntülerdeki nesneleri nesneleri tanıyıp tan nıyıp izle izleyebildiğimiz yebildiğimiz zaman zaman videolardan çıkarabileceğimiz çok anlam vardır. Örneğin bir v ideolardan çı karabileceğimiz ço k a nlam va rdır. Ör neğin b ir konsolosluğun önündeki park edilmez alana park eden bir k onsolosluğun ö nündeki p ark e dilm l ez a lana p ark e den b ir ,å,. µ1,9(56é7 µ1,9(56é7(6é (6é µQLYHUVLWH 6RNDN 'Ûæ .DSÛ 1 1R åLOHéVWDQEXO åLOHéVWDQEXO  6DQWUDO 6DQWUDO       ZZZIDFHERRNFRP)09,VLN8QL ZZZIDFHER RRNFRP)09,VLN8QL ZZZWZLWWHUFRP)09,VLN8QLY ZZ ZZWZLWWHUFRP)09,VLN8QLY www.isikun.edu.tr www.isikun.ed du.tr