Canovate DeepWatcer Bispectral Termal Radar Sistemi ile orman yangınları önlenebiliyor

İSTANBUL (AA) - Canovate tarafından orman yangınlarının hızlıca önlenmesi için Canovate DeepWatcer Bispectral Termal Radar Sistemi geliştirildi.

Şirketten yapılan açıklamaya göre, Türkiye'de 2023'ün ilk yarısında 1.000'in üzerinde çıkan yangında 7 binin üzerindeki hektarlık alanın zarar gördüğü belirtilerek, sıcaklıkların rekor düzeylere çıkmasıyla yangın haberlerindeki artışların devam ettiği bildirildi.

Açıklamada, orman yangınlarını, Türk mühendislerinin geliştirdiği Canovate DeepWatcer Bispectral Termal Radar ile önlemenin mümkün olduğu aktarılarak, üniversite-sanayi iş birliği çerçevesinde Canovate Group ve Bursa Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Haydar Özkan tarafından yapay zeka, derin öğrenme ve gelişmiş görüntü analizi kullanılarak Canovate DeepWatcer Bispectral Termal Radar Sistemi'nin geliştirildiği bildirildi.

Ormanları, Infrared ve gündüz kamerası ile aynı anda yatayda 360 derece, dikeyde 90 derece ve 7/24 izleyen Canovate DeepWatcer Bispectral Termal Radarı'nın, olası bir yangın durumunda algılama, tespit, konum belirleme ve alarm üretme görevleri ile yangın söndürme ekibini doğru konuma zaman kaybetmeden yönlendirebildiği, böylece yangın çıkan bölgeye zaman kaybedilmeden müdahale edilerek yangının büyümeden söndürülmesinin gerçekleştirilebildiği kaydedildi.

Açıklamada görüşlerine yer verilen Canovate Group Yönetim Kurulu Başkanı Can Gür, dünya çapında elde ettikleri başarının altında 45 yıldır AR-GE ve inovasyon odaklı olmalarının yer aldığını belirterek, şu değerlendirmelerde bulundu:

"Çekmeköy'de 40 bin metrekareyi geçen kapalı alana sahip olan fabrikamızda, 100'ün üzerinde mühendisimiz ve 850'yi aşkın çalışanımız ile veri merkezleri, fiber optik sistemler, kargomatik, iklimlendirme sistemleri, savunma sanayi gibi birçok alanda global ölçekte inovatif ürünler geliştirmeye, üretmeye ve 4 kıtada 80'in üzerindeki ülkeye ihraç etmeye devam ediyoruz. Bugüne kadar AR-GE ve inovasyona 30 milyon doların üzerinde yatırım yaptık ve yapmayı sürdürüyoruz. Canovate Group'un 45 yıllık global tecrübesi, firmamızdaki mühendislerimiz ve üniversite-sanayi iş birliği kapsamında iki yıla yakın üzerinde çalıştığımız Canovate DeepWatcer Bispectral Termal Radar sayesinde orman yangınlarını önlemek mümkündür. Termal radara, ülkemizin yanı sıra yangınlarla boğuşan Yunanistan, ABD, Avustralya, Brezilya gibi birçok ülkeden yoğun talep bekliyoruz."

- Canovate DeepWatcer Bispectral Termal Radar Sistemi

Verilen bilgiye göre, Canovate DeepWatcer Bispectral Termal Radar Sistemi, insandan bağımsız olarak, 20 kilometre yarıçapa kadar Dual Spektrum Zoomlu kamera sistemi ile Termal Radar Algoritması kullanılarak, 365 gün ve 24 saat sürekli gözlem yaparak alarm üretiyor. Bu sistemin, orman yangınlarının önlemesi için özel olarak geliştirildiği ve patentinin alındığı belirtildi.

Yangın ve duman algılamasının yanında istenilen alanlarda hareket analizi algoritması bulunuyor. Bununla açık alanlarda ve yollarda ormana girip çıkan insan-araç veya diğer canlıları algılama ve alarm üretmesi imkanı sağlanıyor. Yangın ve alarm üretilen noktalara ait olan, görüntü analizi ile konum bilgisi üretiliyor. Böylece sistem, yerine göre asayiş olaylarına da katkı sunabiliyor.

Sistem, izleme alanındaki hava durumu, güneş radyasyonu, toprak nemi, Ph vb gibi istenen parametreleri gerçek zamanlı algılayıp izleme merkezine istenen aralıklarda iletiyor, alarmların bölgesel ve ulusal olarak belirli merkezlerde izlenmesini ve alınan görüntülerin ve verilerin buralarda depolanmasını sağlıyor.

Radar sistemi, gözetleme merkezinde, insan veya bekçi gereksinimini 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.

Sağlanan bu veriler ile ormanlar için hayati önem taşıyan, anlık, gerçek zamanlı ve yerel meteorolojik veriler yer aldığından yangın öncesi kritik uyarılar üretilebiliyor. Aşırı sıcak, çok düşük nem, toprak kuruluğu gibi veriler takip edilebiliyor. Bu sayede bölge, yangın öncesi özel izleme ve korumaya alınabiliyor. Ayrıca, yangın esnasında mevcut bilgilerin yanında, rüzgarın yönü ve şiddeti gibi ilave parametreler gerçek zamanlı ve yerel olarak iletildiğinden müdahale hakkında çok daha doğru kararlar alınması sağlanıyor. Uzun vadeli meteorolojik ve toprak verileri analizleri ile orman emvalinin gelişimi konusunda daha gerçekçi veriler sağlanmış oluyor.