Topluluk Ve Derin Öğrenme Teknikleri Ile X-Ray Görüntülerinden Patlayıcı Devre Tespiti

Abstract

Patlayıcı madde tespiti özellikle havaalanı vb. yerlerde terör saldırılarının önlenerek güvenliğin sağlanması hususunda hayati öneme sahiptir. Halen bu yerlerde yolcuların ve bagajlarının taranarak X-ray vb. görüntüler üzerinden kontrol edilmesi güvenlik uzmanları tarafından manuel gerçekleştirilmektedir. Bu konu ve bu sürecin otomatikleştirilmesi ile alakalı çok sayıda araştırma, makale ve yöntem geliştirilmiştir. Nesne tespiti maksadıyla X-ray, gamma ışını (ray), elektromanyetik alan ve milimetrik dalgalar gibi birçok teknik ve teknolojiler kullanılmaktadır. Özellikle X-ray görüntüleme maddelerin tabi tutulduğu x-ışınının emilimine göre elde edilen görüntüdeki koyuluk veya parlaklıkları ile farklı maddelerin yansımalarının belirlenmesi olarak adlandırılabilir. Elde edilen bu görüntüler nesne belirleme, hastalık belirleme vb. çok farklı alanlarda ve amaçlarda kullanılmaktadır. Türkiye?de ve dünyada son yıllarda terör saldırılarının artışı ile birlikte havaalanı, alışveriş merkezleri, bakanlıklar gibi özel ve devlet kurumlarının güvenlik ihtiyacı vazgeçilmez hale gelmiştir. Bu kuruluşlarda güvenlik X-ray cihazları vasıtasıyla çanta ve bagaj içerisindeki eşyaların iki boyutlu veya üç boyutlu görüntüleri elde edilerek bir ekrana yansıtılması ve bu ekrana bakan bir insan uzman tarafından tehlikeli maddelerin tespit edilmesi şeklinde sağlanmaktadır. Ancak yapılan bu işlem zaman darlığı, iş yoğunluğu, uzman personel eksikliği gibi nedenlerden dolayı verimli ve/veya yeteri kadar güvenli olamamaktadır. Kontrolleri gerçekleştiren görevlilerin dikkatlerini sürekli bu ekranda tutmaları ve dikkatlerinin dağılmaması gerekmektedir. Ayrıca patlayıcı maddeler ve ilgili devre elemanlarının bu görüntü üzerinden tespiti oldukça zordur. Özellikle çanta ve bagajlarda eşyalar üst üste ve yan yana gelerek görüntüde tespit zorluğuna sebep olmaktadırlar. X-ray cihazlarından elektronik cihazlar (özellikle dizüstü bilgisayarlar) ayrı kutularda geçirilmesine rağmen görüntüyü takip eden uzman personelin elektronik cihazın içerisinde gizlenmiş bir bomba düzeneğini varsa belirlemesi beklenmektedir. Bu ise elektronik mühendisi veya bilgisayar mühendisi gibi dizüstü bilgisayarın içerisinde olması muhtemel kartları bilen bir uzman tarafından dahi zorlukla gerçekleştirilebilecek bir işlemdir. Bu proje çalışmasında ilgili sürecin görüntü işleme ve derin öğrenme vasıtasıyla otomatikleştirilip hata oranın en aza indirilmesi hedeflenmektedir. Proje kapsamında dizüstü bilgisayarın X-ray görüntüsü üzerinden gizlenen patlayıcı devre tespiti amaçlanmıştır. Bu amacı yerine getirebilmek maksadıyla belirli sayıda dizüstü bilgisayarın içine farklı devreler yerleştirilmiş ve farklı açılarda ve yerleşimlerde kutularla birlikte X-Ray cihazından görüntüler elde edilmiştir. Elde edilen bu görüntülerden oluşan veri seti, derin öğrenme yöntemlerinin eğitimi için kullanılmış ve görüntüler bu eğitilmiş ağlar ile sınıflandırılmıştır. Performansı artırmak amacıyla eğitilmiş ağlar topluluk stratejisi ile birleştirilmiş aynı veri seti üzerinde tekrar test edilmiştir. Ayrıca eğitilmiş ağlardan özellikler çıkarılmış, seçilmiş ve tekrar birleştirilmiştir. Bu oluşturulan birleştirilmiş veri seti tekrar eğitim ve sınıflandırma amacıyla kullanılmıştır. Son deneyde oluşturulan veri seti üzerinde 96,56% eğitim başarısı ve 96,46% test başarısı elde edilmiştir. Son olarak görüntülerde devrelerin konumlarını tespit etmek amacıyla derin öğrenme tabanlı bir uygulama geliştirilmiştir.