Aci̇l servi̇sler i̇çi̇n multi̇medya ve skaler sensörleri̇ kullanarak enerji̇ veri̇mli̇ hi̇yerarşi̇k yaklaşım

Recently, environment monitoring and detection systems became more accessible with the help of IoT applications. Furthermore, connecting smart devices makes monitoring applications more accurate and reliable. On the other hand, optimizing the energy requirement of smart sensors especially while transmitting data has always been very important, and there are different applications to create energy efficient IoT systems. Detailed analysis of lifetimes of various types of sensors (survival analysis) has therefore become essential. For the environment monitoring scenarios, with the help of smart multimedia sensors, more precise and accurate real-time information can be extracted. Video and audio sensors can be used as complementary mechanisms to have more accurate information. However, transmission of visual data is known to be one of the most costly operations for wireless multimedia sensor networks. To minimize energy consumption, visual data transmission should be minimized. In this thesis, a novel hierarchical approach is presented for emergency applications. Proposed framework makes use of multimedia and scalar sensors hierarchically to minimize the visual data transmission and in turn energy consumption. In addition, edge computing is introduced where lightweight machine learning algorithms are used for edge processing to prevent unnecessary data transmission. The heterogeneous sensor network architecture is applied within the domain of forest fire detection systems. Proposed framework is evaluated in terms of accuracy of detection as well as energy efficiency. The results are quite promising with validation accuracy of 98.20% and 29.94% energy saving compared to multimedia sensor based surveillance systems.Son zamanlarda, IoT uygulamalarının yardımıyla çevre izleme ve algılama sistemleri daha erişilebilir hale gelmiştir. Ayrıca, akıllı cihazların baglanması izleme uygulama larını daha dogru ve güvenilir kılar. Öte yandan, akıllı sensörlerin enerji ihtiyacını özellikle veri aktarırken optimize etmek araştırmacılar arasında önemli bir konudur ve enerji verimli IoT sistemleri oluşturmak için farklı uygulamalar vardır. Bu nedenle, çeşitli sensör tiplerinin ömrünün ayrıntılı analizi (hayatta kalma analizi) önemli hale gelmiştir. Ortam izleme senaryoları için, akıllı multimedya sensörleri yardımıyla, daha kesin ve dogru gerçek zamanlı bilgiler elde edilebilir. Video ve ses sensörleri daha dogru bilgiye sahip olmak için tamamlayıcı mekanizmalar olarak kullanılabi lir. Bununla birlikte, görsel verilerin iletimi, kablosuz multimedya sensör agları için en pahalı işlemlerden biri olarak bilinir. Enerji tüketimini en aza indirmek için görsel veri aktarımı en aza indirilmelidir. Bu tez çalışmasında acil durum uygulamaları için yeni bir hiyerarşik yaklaşım sunulmaktadır. Öngörülen çerçeve, görsel veri iletimini ve buna baglı olarak enerji tüketimini azaltmak için hiyerarşik bir yaklaşımla multimedya ve sayıl sensörlerden faydalanır. Ek olarak, gereksiz veri aktarımını önlemek amacıyla hafif (kompleks olmayan) makine ögrenme algoritmaları kullanılarak kenar hesaplama sistemi önerilmiştir. Heterojen sensör ag mimarisi, orman yangını algılama sistemleri alanında uygulanmıştır. Önerilen çerçeve, saptama dogruluğu ve enerji verimliligi açısından değerlendirilmiştir. Sonuçlar, %98.20 orman yangını tes pit dogruluğu ve multimedya sensör tabanlı gözetim sistemlerine göre %29.94 enerji tasarrufu ile oldukça umut vericidir.M.S. - Master of Scienc