Ani Hava Değişimlerini Tespit Etmek için Radar Uydu Görüntüleri Üzerinde Paralel Arkaplan Çıkarma Algoritmasının Uygulanması
Günümüzde teknolojinin gelişmesine bağlı olarak büyük ve çok çeşitli veriler oluşmaktadır. Bu verilerin hızlı bir şekilde işlenerek karar verme işleminin otomatik bir sistem tarafından gerçekleştirilmesi oldukça faydalı olacaktır. Bilgisayar sistemleri üzerinde yazılan programlar yardımıyla birçok hesaplama ve makine öğrenme yöntemleriyle de karar verme işlemleri hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir. Yazılan programların paralel olması durumunda daha kısa sürede hızlı sonuçlar elde edilecektir. Paralelleştirme, ortak bellek yapısı kullanılarak veya dağıtık bellek yapısı kullanılarak gerçekleştirilebilmektedir. Bu çalışmada hava tahmini veya hızlı değişen hava durumlarını belirten hızlı bir erken uyarı sisteminde kullanılabilecek bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Bunun için belirlenen bir bölgenin, farklı zaman aralıklarında elde edilmiş kızıl ötesi uydu görüntüleri üzerinde çerçeve farkı arka plan çıkarma algoritması uygulanmıştır. Bu algoritma t zamanında elde edilmiş görüntü ile t-30 dakika zamanında elde edilmiş görüntülerin, bulutlanma düzeylerini kıyaslamak için kullanılmıştır. Daha sonra elde edilen sonuçlar renklendirilerek gösterilmiştir. Ayrıca bu çalışmada hız kazanımını tespit etmek için farklı çözünürlükteki görüntüler üzerinde Arka plan çıkarma algoritması paralelleştirilerek uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre yüksek çözünürlüklü görüntülerin paralel program ile seri programdan 38,47 kat daha hızlı işlendiği tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler:
Hava Tahmini, Erken Uyarı Sistemi, Görüntü İşleme, Arkaplan Çıkarıma, Paralel Sistem, Makine Öğrenmesi, Machine Learning
Application of Parallel Background Algorithm on Radar Images to Detect Sudden Weather Changes
Keywords:
Weather Forecast, Early Warning System, Image Processing, Background Subtraction, Parallel System,
___
- Akçay M, Sen B, Orak, IM, Çelik, A, 2011. Paralel Hesaplama ve CUDA. 6th International Advanced Technologies Symposium 2011 (IATS'11), 16-18 Mayıs, Elazığ.
- Akçay M, Erdem HA, 2013. Intel Parallel Studio ile Paralel Hesaplama. XVIII. Türkiye'de İnternet Konferansı, 9-11 Aralık 2013, İstanbul.
- Braham M, Piérard S, Droogenbroeck MV, 2017. Semantic background subtraction. 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 17-20 September, Beijing.
- Chen Y, Li W, Wang L, Hu J, Ye M, 2020. Vision-Based Fall Event Detection in Complex Background Using Attention Guided Bi-Directional LSTM. in IEEE Access, 8:161337-161348.
- Çelik A, Özmen A, 2009. Dağıtık Paralel Sistemler Hakkında Kıyaslamalı Bir Çalışma: PVM ve MPI. 5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (IATS’09), 13-15 Mayıs Karabük.
- Deepjoy D, Sarat S, 2014. Implementation And Performance Evaluation Of Background Subtraction Algorithms. International Journal on Computational Science & Applications, 4(2): 49-55.
- Freemeteo, 2021. i-weather.com- USA Live Satellite Weather Image, https://i-weather.com/weather/england/live-satellite/?gid=4110001&language=english&country=us-united-states#type=Infrared (21.02.2021).
- Google Maps, 2021. USA, https://www.google.com.tr/maps/@36.2115201,-113.7164387,4z (15.03.2021).
- Hu L, Ni Q, Yuan F, 2018. Big data oriented novel background subtraction algorithm for urban surveillance systems. in Big Data Mining and Analytics, 1(2):137-145.
- Huynh-The T, Hua C, Tu NA, Kim D, 2019. Locally Statistical Dual-Mode Background Subtraction Approach, in IEEE Access, 7: 9769-9782.
- Lim G, Kang D, Eom YI, 2020. Thread Evolution Kit for Optimizing Thread Operations on CE/IoT Devices. in IEEE Transactions on Consumer Electronics, 66(4):289-298.
- Orak IM, Çelik A, 2017. Üretim Aşamasında Ray ve Profilde Oluşan Kusurların Tespitine Yönelik Bir Paralel Kusur Algılama Algoritması. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(2):439-448.
- Sakpa NS, Sabnis M, 2018. Adaptive Background Subtraction in Images. 2018 International Conference On Advances in Communication and Computing Technology (ICACCT), 8-9 February, Sangamner.
- Uçkan T, DAL D, 2016. OpenGL Tabanlı Animasyonlarda Görüntü Kalitesinin CUDA Mimarisi ile Attırılması. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 21(1):79-96.
- Silberschatz A, Gagne G, Galvin PB, 2012. Operating System Concepts. John Wiley & Sons, Inc. No:9, s. 160-198, Bridgewater, USA.
- Wang B, Zhu W, Tang S, Zhao Y, Zou W, 2016. Background subtraction using dual-class backgrounds. 2016 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), 13-15 November, Phuket.
- Yannick B, Pierre-Marc J, Bruno E, Hélène L, Christophe R, 2010. Comparative study of background subtraction algorithms. Journal of Electronic Imaging, 19(3):1-31.
- Zuo J, Jia Z, Yang J, Kasabov N, 2019. Moving Target Detection Based on Improved Gaussian Mixture Background Subtraction in Video Images. in IEEE Access, 7:152612-152623.
- ISSN: 2757-8100
- Başlangıç: 2020
- Yayıncı: Bursa Uludağ Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler
Niğde İli ve İlçelerinde Tarımsal Üretimde Kullanılan Traktörlerin İncelenmesi
Yaşar Serhat SAYGILI, Burak ŞEN
KİL TOPU İLE UYGULAMALI DRONE DESTEKLİ AKILLI TOHUMLAMA ve AĞAÇLANDIRMA
Hilmi Sefa YANGAL, Ahmet KARAKOÇ, Ahmet AKBULUT, Meriç GEDİKAĞAOĞLU
Covid-19 Hastalarının Tedavisinde Moleküler Hidrojen İnhalasyonunun Potansiyel Uygulaması
Duried ALVAZEER, Sümeyra AL, Mehmet Hakkı ALMA
Arıtılmış Atıksuların Yeniden Kullanımı: Paşaköy Atıksu Arıtma Tesisi Örneği