SavedAdd your journal

Journals / Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi / 2023 / Cilt: 9 Sayı: 1

VİDEO GÖZETİM SİSTEMLERİNDE ANOMALİ TESPİTİ: BİBLİYOMETRİK BİR ANALİZ

Aslıhan ATAY
Eyüp Burak CEYHAN
Pages
15–26
Publication Date
2023-07-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Sonuçlar en çok kullanılan anahtar kelimeler, araştırma alanları, yazarlar, dokümanlar, kurum/kuruluşlar ve ülkeler ışığında değerlendirilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Video gözetim sistemleri, pazar yerleri, alışveriş merkezleri, hastaneler, bankalar, sokaklar, eğitim kurumları, şehir yönetim ofisleri ve akıllı şehirler gibi halka açık yerlerde, kamusal yaşam ve varlıkların güvenliğini artırmak için kullanılan popüler bir sistemdir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada, video gözetim sistemleri üzerine 2018 ve 2022 yılları arasında Web of Science (WoS) veri tabanında yayınlanan 265 çalışma analiz edilmiş ve bilimsel haritalama yapılarak incelenmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Sonuçlar en çok kullanılan anahtar kelimeler, araştırma alanları, yazarlar, dokümanlar, kurum/kuruluşlar ve ülkeler ışığında değerlendirilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2018 Verileri
⚙️Variables:Video Gözetim Sistemleri · Anomali Tespiti · Hareket Algılama

Özet

Video gözetim sistemleri, pazar yerleri, alışveriş merkezleri, hastaneler, bankalar, sokaklar, eğitim kurumları, şehir yönetim ofisleri ve akıllı şehirler gibi halka açık yerlerde, kamusal yaşam ve varlıkların güvenliğini artırmak için kullanılan popüler bir sistemdir. Video anomalisi, videoda bulunan ve eğitilmiş olan kalıplara uyum sağlamayan düzensiz kalıplar olarak tanımlanmaktadır. Kavga, toplum düzenine uymayan davranışlar, kural ihlalleri, nesne veya kişiye zarar veren davranışlar otomatik olarak zamanında tespit edilmelidir. Yine de anomalinin belirsiz ve karmaşık durumları veya veri kümesinin yetersizliği nedeni ile anomali tespiti yapmak oldukça zordur. Tespitin bu kadar zor olmasından kaynaklı modellemeler, sınıflandırmalar gibi çok yönlü çalışma bulmak da zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, video gözetim sistemleri üzerine 2018 ve 2022 yılları arasında Web of Science (WoS) veri tabanında yayınlanan 265 çalışma analiz edilmiş ve bilimsel haritalama yapılarak incelenmiştir. Sonuçlar en çok kullanılan anahtar kelimeler, araştırma alanları, yazarlar, dokümanlar, kurum/kuruluşlar ve ülkeler ışığında değerlendirilmiştir.

🔖

Cite This Article

ATAY, A., CEYHAN, E. B. (2023). VİDEO GÖZETİM SİSTEMLERİNDE ANOMALİ TESPİTİ: BİBLİYOMETRİK BİR ANALİZ. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, Cilt: 9 Sayı: 1, 15–26. https://ajindex.com/articles/947304

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Aksoy B., Bayrakçı H. C., Bayrakçı E., Uğuz S. (2017). Büyük Verinin Kurumlarda Kullanımı. Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 22. Aksu G., Güzeller C. O. (2019). Büyük Veri: Sosyal Bilimler ile Eğitim Bilimlerinde Kullanımı ve Uygulama Alanları. Aktan E. (2018). Büyük Veri: Uygulama Alanları, Analitiği ve Güvenlik Boyutu. Alharthi A., Krotov V., Bowman M. (2017). Addressing Barriers to Big Data. Business Horizons, 60(3), 285-292.
  2. Altındiş S., Kıran Morkoç İ. (2018). Sağlık Hizmetlerinde Büyük Veri. Academic Review of Economics & Administrative Sciences, 11(2). Altunışık R. (2015). Büyük Veri: Fırsatlar Kaynağı mı Yoksa Yeni Sorunlar Yumağı mı?. Yildiz Social Science Review, 1(1), 45-76.
  3. Ayvaz S., Salman Y. B. (2020). Türkiye’de Firmalarin Büyük Veri Teknolojileri Bilinirliği ve Kullanimi Analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (18), 728-737.
  4. Bozkurt A. (2016). Öğrenme Analitiği: E-öğrenme, Büyük Veri ve Bireyselleştirilmiş Öğrenme. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 2(4), 55-81.
  5. Çelik S., Akdamar E. (2018). Büyük veri ve veri görselleştirme. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, (65), 253-264.
  6. Dai H. N., Wang H., Xu G., Wan J., Imran M. (2019). Big Data Analytics for Manufacturing Internet of Things: Opportunities, Challenges and Enabling Technologies. Enterprise Information Systems, 1-25.
  7. Demirol D., Das R., Hanbay D. (2019, September). Büyük Veri Üzerine Perspektif Bir Bakış. In 2019 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP) (pp. 1-9).
  8. IEEE. Doğan K., Arslantekin S. (2016). Büyük Veri: Önemi, Yapısı ve Günümüzdeki Durum. Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi, 56(1). Doğan M. (2014). Büyük Veri'nin kişiler ve kurumlar üzerindeki etkileri (Doctoral dissertation, İstanbul Bilgi Üniversitesi). Eken S. (2020). Büyük Verinin İnteraktif Görselleştirilmesi: Tableau Üzerine Öğrenci Deneyimleri. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (18), 262-271.
  9. Erkurt E., Yıldırım E. (2021). Bir büyük veri görselleştirme uygulaması olarak konut tercih infografikleri. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 36-52.
  10. Jan B., Farman H., Khan M., Imran M., Islam I. U., Ahmad A., Jeon G. (2019). Deep Learning in Big Data Analytics: A Comparative Study. Computers & Electrical Engineering, 75, 275-287.
  11. Kaisler S., Armour F., Espinosa J. A., Money, W. (2013, January). Big data: Issues and Challenges Mov