Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Bu maddenin veya maddenin bir bölümünün gelişebilmesi için alakalı konuda uzman kişilere gereksinim duyulmaktadır. (Haziran 2021) |
Video içerik analizi veya video analizi olarak da bilinen video içerik analizi, zamansal ve uzamsal olayları algılamak ve belirlemek için videoyu otomatik olarak analiz etme yeteneğidir.
Bu teknik yetenek, eğlence, video alma ve video tarama, sağlık hizmetleri, perakende, otomotiv, ulaşım, ev otomasyonu, alev ve duman algılama ve güvenlik dahil olmak üzere çok çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Algoritmalar, genel amaçlı makinelerde yazılım olarak veya özel video işleme birimlerinde donanım olarak uygulanabilir.
Video içerik analizinde birçok farklı işlev uygulanabilmektedir. , sabit bir arka plan sahnesine göre hareketin algılandığı daha basit biçimlerden biridir. Daha gelişmiş işlevler, video izleme ve egomotion tahmini içerir.
Video içerik analizinin makinede oluşturduğu dahili temsile dayalı olarak, video özetleme, tanımlama, davranış analizi veya diğer durum farkındalığı biçimleri gibi başka işlevler oluşturmak mümkündür.
Video içerik analizi, iyi video girişine dayanmaktadır. Bu nedenle genellikle video gürültü azaltma, görüntü sabitleme, keskin olmayan maskeleme ve süper çözünürlük gibi video geliştirme teknolojileriyle birleştirilmektedir.
İşlevler
Birkaç makale, video analitik uygulamalarının geliştirilmesinde yer alan modüllere genel bir bakış sağlaöaktadır.
Bu, bilinen işlevlerin bir listesi ve kısa bir açıklaması aşağıda yer almaktadır:
| Fonksiyon | Açıklama |
|---|---|
| Dinamik maskeleme | Örneğin, gizlilik endişeleri nedeniyle, sinyalin kendisine dayalı olarak video sinyalinin bir kısmının engellenmesi. |
| Alev ve duman algılama | Akıllı video gözetim teknolojisine sahip IP kameralar, dahili DSP çipi sayesinde 15-20 saniye veya daha kısa sürede alev ve dumanı algılamak için kullanılabilir. Çip, renk krominansı, titreme oranı, şekil, desen ve hareket yönü gibi alev ve duman özellikleri için yakalanan videoları analiz eden algoritmaları işler. |
| Egomotion tahmini | Egomotion tahmini, çıkış sinyalini analiz ederek bir kameranın konumunu belirlemek için kullanılır. |
| Hareket algılama | Hareket algılama, gözlemlenen sahnede ilgili hareketin varlığını belirlemek için kullanılır. |
| Şekil tanıma | Şekil tanıma, giriş videosundaki, örneğin daireler veya kareler gibi şekilleri tanımak için kullanılır. Bu işlevsellik tipik olarak gibi daha gelişmiş işlevlerde kullanılır. |
| Nesne algılama | Nesne algılama, örneğin bir kişi veya araba gibi bir nesne veya varlığın varlığını belirlemek için kullanılır. Diğer örnekler yangın ve duman algılamayı içerir. |
| Tanıma | Yüz tanıma ve Otomatik Plaka Tanıma, kişileri veya arabaları tanımak ve dolayısıyla muhtemelen tanımlamak için kullanılır. |
| Stil algılama | Stil algılama, örneğin televizyon yayını için video sinyalinin üretildiği ayarlarda kullanılır. Stil algılama, üretim sürecinin stilini algılar. |
| Müdahale tespiti | Dış müdahale algılama, kameranın veya çıkış sinyalinin kurcalanıp kurcalanmadığını belirlemek için kullanılır. |
| Video izleme | Video izleme, muhtemelen harici bir referans ızgarası ile ilgili olarak, video sinyalindeki kişilerin veya nesnelerin konumunu belirlemek için kullanılır. |
| Video hata düzeyi analizi | Ücretsiz yazılım kullanarak video sahne içeriği kurcalama analizidir. |
| Nesne ortak segmentasyonu | Bir veya daha fazla ilgili video dizisinde ortak nesne keşfi, hedeflerin sınıflandırılması ve segmentasyonu |
Ticari uygulamalar
Video içerik analizi, 2000'li yılların ortalarında video içerik analizi ile geliştirilmiş ürünler piyasaya süren çok sayıda şirket ile nispeten yeni bir teknolojidir. Pek çok uygulama olsa da, farklı video içerik analizi çözümlerinin sicili büyük ölçüde farklılık göstermektedir. Hareket algılama, insan sayma ve silah algılama gibi işlevler, ticari olarak hazır ürünler olarak mevcuttur ve iyi bir geçmişe sahip olduklarına inanılmaktadır (örneğin, dsprobotics Flowstone gibi ücretsiz yazılımlar bile hareket ve renk analizini işleyebilir). COVID-19 pandemisine yanıt olarak birçok yazılım üreticisi, yüz maskesi algılama veya sosyal mesafe takibi gibi yeni halk sağlığı analizlerini tanıtmıştır.
Birçok alanda video içerik analizi, ya kameralara dağıtılmış (en uçta) ya da özel işleme sistemlerinde merkezileştirilmiş uygulanmaktadır. Video Analizi ve Akıllı CCTV, güvenlik alanındaki video içerik analizi için ticari terimlerdir. Birleşik Krallık'ta BSIA, güvenlik alanında video içerik analizi için bir giriş kılavuzu geliştirmiştir. Video analizine ek olarak ve onu tamamlamak için ses analizi de kullanılabilir.
Video yönetim yazılımı üreticileri, mevcut video analiz modüllerinin yelpazesini sürekli olarak genişletmektedir. Yeni şüpheli takip teknolojisi ile bu deneğin tüm hareketlerini kolaylıkla takip etmek mümkündür: nereden geldikleri ve ne zaman, nerede ve nasıl hareket ettikleri. Belirli bir gözetim sistemi içinde, indeksleme teknolojisi, belirli bir süre boyunca veya belirli bir süre içinde kameraların bakış açıları içinde bulunan benzer özelliklere sahip kişileri bulabilmektedir. Genellikle sistem, benzer özelliklere sahip birçok farklı insan bulur ve bunları anlık görüntüler şeklinde sunmaktadır. Operatörün yalnızca izlenmesi gereken resimlere ve konulara tıklaması yeterlidir. Yaklaşık bir dakika içinde, belirli bir kişinin tüm hareketlerini izlemek ve hatta hareketlerin adım adım bir videosunu oluşturmak mümkündür.
Kinect, kullanıcı girişinin bir kısmı için video içerik analizi kullanan Xbox 360 oyun konsolu için ek bir çevre birimidir.
Perakende sektöründe, video içerik analizi, mağaza içindeki alışveriş yapanları izlemek için kullanılır. Bu sayede mağaza tasarımı ve pazarlama optimizasyonları için faydalı olan mağazanın bir ısı haritası elde edilebilir. Diğer uygulamalar, bir ürüne bakarken bekleme süresini ve öğenin kaldırıldığını/bırakıldığını algılamayı içerir.
Ticari ortamda video içerik analizinin kalitesini belirlemek zordur. Kullanım durumu, uygulama, sistem konfigürasyonu ve bilgi işlem platformu gibi birçok değişkene bağlıdır. Ticari ortamlarda kalite hakkında objektif bir fikir edinmenin tipik yöntemleri arasında bağımsız kıyaslama ve belirlenmiş test yerleri bulunur.
Video içerik analizi, özellikle Londra'daki The O2 Arena ve The London Eye'da kalabalık yönetimi amacıyla kullanılmıştır.
Kanun yaptırımı
Polis ve adli bilim adamları, suç faaliyetlerini araştırırken CCTV videosunu analiz ediyor. Polis, videodaki önemli olayları aramak ve şüphelileri bulmak için video içerik analizi yapan Kinesense gibi bir yazılım kullanır. Anketler, vakaların %75'ine kadarının CCTV içerdiğini göstermiştir. Polis, önemli olaylar için uzun videoları aramak için video içerik analiz yazılımı kullanır.
Akademik araştırma
Video içerik analizi, bilgisayarlı görünün ve dolayısıyla yapay zekanın bir alt kümesidir. İki büyük akademik kıyaslama girişimi, i-LIDS video görüntüsünün küçük bir bölümünü kullanan TRECVID ve PETS Benchmark Data'dır. Takip, sol bagaj algılama ve sanal eskrim gibi işlevlere odaklanırlar. UCF101 gibi karşılaştırmalı video veri kümeleri, zamansal ve uzamsal görsel dikkati evrişimli sinir ağı ve uzun kısa süreli bellek ile birleştiren eylem tanıma araştırmalarına olanak tanır. Video analiz yazılımı ayrıca, görüntüleri kamuya açıklanacak şekilde daha kolay yeniden düzenlemek ve videolardaki olayları ve kişileri tanımlamak için vücuda takılan ve gösterge paneli kameralarından alınan görüntülerle eşleştiriliyor.
Avrupa Birliği, gömülü sistemlerde video içerik analitiğini polis ve ulaşım güvenliği veri tabanlarıyla bütünleştirmek için P-REACT adlı bir FP7 projesini finanse ediyor.
Yapay zeka
Video gözetimi için yapay zeka, insanları, araçları, nesneleri ve olayları tanımak için video gözetim kameralarından gelen ses ve görüntüleri analiz eden bilgisayar yazılım programlarını kullanır. Güvenlik müteahhitleri programı, kamera gözetimi ile korunan mülk için kameranın görüşü (örneğin çitle çevrili bir alan, bir park yeri gibi, ancak park yeri dışındaki kaldırım veya halka açık cadde değil) ve günün saatleri için (örneğin iş kapanışından sonra) programlanan kısıtlı alanları tanımlayan yazılımdır. Yapay zeka, günün o saatinde o bölgeye kimsenin girmesine izin verilmeyen "kural" setini ihlal eden bir kişi tespit ederse bir uyarı gönderir.
Ayrıca bakınız
- Etkinlik tanıma
- Video gözetimi için yapay zeka
- Adli video analizi
- Nesne ortak segmentasyonu
- Hareketten yapı
- Video tarama
- Video hareket analizi
- Video işleme
Kaynakça
- ^ (PDF). IEEE multimedia 9.3 (2002): 42-55. 3 Eylül 2006 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi.
- ^ . IEEE Access 7 (2019): 105342-105353. 26 Haziran 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ Cavaliere, Danilo; Loia, Vincenzo; Saggese, Alessia; Senatore, Sabrina; Vento, Mario. "A human-like description of scene events for a proper UAV-based video content analysis". Knowledge-Based Systems (İngilizce). 178: 163-175. doi:10.1016/j.knosys.2019.04.026. 7 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 26 Haziran 2021.
- ^ "A user attention model for video summarization". Proceedings of the tenth ACM international conference on Multimedia. 2002.
- ^ . 16 Haziran 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 16 Haziran 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 27 Ocak 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ "Aimetis".
- ^ . IFSEC Global | Security and Fire News and Resources. 2013-12-12. 21 Ekim 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 27 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . www.securityinformed.com. 9 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . www.securityinfowatch.com. 6 Mart 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ "UK based startup that provides audio analytics into the CCTV industry". 15 Temmuz 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 8 Mart 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 26 Haziran 2021.
- ^ . 17 Mart 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 7 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 30 Nisan 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 24 Eylül 2006 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 3 Mart 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 28 Mayıs 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ . 18 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Bu maddenin veya maddenin bir bolumunun gelisebilmesi icin alakali konuda uzman kisilere gereksinim duyulmaktadir Ayrintilar icin lutfen tartisma sayfasini inceleyin veya yeni bir tartisma baslatin Konu hakkinda uzman birini bulmaya yardimci olarak ya da maddeye gerekli bilgileri ekleyerek Vikipedi ye katkida bulunabilirsiniz Haziran 2021 Video icerik analizi veya video analizi olarak da bilinen video icerik analizi zamansal ve uzamsal olaylari algilamak ve belirlemek icin videoyu otomatik olarak analiz etme yetenegidir Bu teknik yetenek eglence video alma ve video tarama saglik hizmetleri perakende otomotiv ulasim ev otomasyonu alev ve duman algilama ve guvenlik dahil olmak uzere cok cesitli alanlarda kullanilmaktadir Algoritmalar genel amacli makinelerde yazilim olarak veya ozel video isleme birimlerinde donanim olarak uygulanabilir Video icerik analizinde bircok farkli islev uygulanabilmektedir sabit bir arka plan sahnesine gore hareketin algilandigi daha basit bicimlerden biridir Daha gelismis islevler video izleme ve egomotion tahmini icerir Video icerik analizinin makinede olusturdugu dahili temsile dayali olarak video ozetleme tanimlama davranis analizi veya diger durum farkindaligi bicimleri gibi baska islevler olusturmak mumkundur Video icerik analizi iyi video girisine dayanmaktadir Bu nedenle genellikle video gurultu azaltma goruntu sabitleme keskin olmayan maskeleme ve super cozunurluk gibi video gelistirme teknolojileriyle birlestirilmektedir IslevlerBirkac makale video analitik uygulamalarinin gelistirilmesinde yer alan modullere genel bir bakis saglaoaktadir Bu bilinen islevlerin bir listesi ve kisa bir aciklamasi asagida yer almaktadir Fonksiyon AciklamaDinamik maskeleme Ornegin gizlilik endiseleri nedeniyle sinyalin kendisine dayali olarak video sinyalinin bir kisminin engellenmesi Alev ve duman algilama Akilli video gozetim teknolojisine sahip IP kameralar dahili DSP cipi sayesinde 15 20 saniye veya daha kisa surede alev ve dumani algilamak icin kullanilabilir Cip renk krominansi titreme orani sekil desen ve hareket yonu gibi alev ve duman ozellikleri icin yakalanan videolari analiz eden algoritmalari isler Egomotion tahmini Egomotion tahmini cikis sinyalini analiz ederek bir kameranin konumunu belirlemek icin kullanilir Hareket algilama Hareket algilama gozlemlenen sahnede ilgili hareketin varligini belirlemek icin kullanilir Sekil tanima Sekil tanima giris videosundaki ornegin daireler veya kareler gibi sekilleri tanimak icin kullanilir Bu islevsellik tipik olarak gibi daha gelismis islevlerde kullanilir Nesne algilama Nesne algilama ornegin bir kisi veya araba gibi bir nesne veya varligin varligini belirlemek icin kullanilir Diger ornekler yangin ve duman algilamayi icerir Tanima Yuz tanima ve Otomatik Plaka Tanima kisileri veya arabalari tanimak ve dolayisiyla muhtemelen tanimlamak icin kullanilir Stil algilama Stil algilama ornegin televizyon yayini icin video sinyalinin uretildigi ayarlarda kullanilir Stil algilama uretim surecinin stilini algilar Mudahale tespiti Dis mudahale algilama kameranin veya cikis sinyalinin kurcalanip kurcalanmadigini belirlemek icin kullanilir Video izleme Video izleme muhtemelen harici bir referans izgarasi ile ilgili olarak video sinyalindeki kisilerin veya nesnelerin konumunu belirlemek icin kullanilir Video hata duzeyi analizi Ucretsiz yazilim kullanarak video sahne icerigi kurcalama analizidir Nesne ortak segmentasyonu Bir veya daha fazla ilgili video dizisinde ortak nesne kesfi hedeflerin siniflandirilmasi ve segmentasyonuTicari uygulamalarVideo icerik analizi 2000 li yillarin ortalarinda video icerik analizi ile gelistirilmis urunler piyasaya suren cok sayida sirket ile nispeten yeni bir teknolojidir Pek cok uygulama olsa da farkli video icerik analizi cozumlerinin sicili buyuk olcude farklilik gostermektedir Hareket algilama insan sayma ve silah algilama gibi islevler ticari olarak hazir urunler olarak mevcuttur ve iyi bir gecmise sahip olduklarina inanilmaktadir ornegin dsprobotics Flowstone gibi ucretsiz yazilimlar bile hareket ve renk analizini isleyebilir COVID 19 pandemisine yanit olarak bircok yazilim ureticisi yuz maskesi algilama veya sosyal mesafe takibi gibi yeni halk sagligi analizlerini tanitmistir Bircok alanda video icerik analizi ya kameralara dagitilmis en ucta ya da ozel isleme sistemlerinde merkezilestirilmis uygulanmaktadir Video Analizi ve Akilli CCTV guvenlik alanindaki video icerik analizi icin ticari terimlerdir Birlesik Krallik ta BSIA guvenlik alaninda video icerik analizi icin bir giris kilavuzu gelistirmistir Video analizine ek olarak ve onu tamamlamak icin ses analizi de kullanilabilir Video yonetim yazilimi ureticileri mevcut video analiz modullerinin yelpazesini surekli olarak genisletmektedir Yeni supheli takip teknolojisi ile bu denegin tum hareketlerini kolaylikla takip etmek mumkundur nereden geldikleri ve ne zaman nerede ve nasil hareket ettikleri Belirli bir gozetim sistemi icinde indeksleme teknolojisi belirli bir sure boyunca veya belirli bir sure icinde kameralarin bakis acilari icinde bulunan benzer ozelliklere sahip kisileri bulabilmektedir Genellikle sistem benzer ozelliklere sahip bircok farkli insan bulur ve bunlari anlik goruntuler seklinde sunmaktadir Operatorun yalnizca izlenmesi gereken resimlere ve konulara tiklamasi yeterlidir Yaklasik bir dakika icinde belirli bir kisinin tum hareketlerini izlemek ve hatta hareketlerin adim adim bir videosunu olusturmak mumkundur Kinect kullanici girisinin bir kismi icin video icerik analizi kullanan Xbox 360 oyun konsolu icin ek bir cevre birimidir Perakende sektorunde video icerik analizi magaza icindeki alisveris yapanlari izlemek icin kullanilir Bu sayede magaza tasarimi ve pazarlama optimizasyonlari icin faydali olan magazanin bir isi haritasi elde edilebilir Diger uygulamalar bir urune bakarken bekleme suresini ve ogenin kaldirildigini birakildigini algilamayi icerir Ticari ortamda video icerik analizinin kalitesini belirlemek zordur Kullanim durumu uygulama sistem konfigurasyonu ve bilgi islem platformu gibi bircok degiskene baglidir Ticari ortamlarda kalite hakkinda objektif bir fikir edinmenin tipik yontemleri arasinda bagimsiz kiyaslama ve belirlenmis test yerleri bulunur Video icerik analizi ozellikle Londra daki The O2 Arena ve The London Eye da kalabalik yonetimi amaciyla kullanilmistir Kanun yaptirimiPolis ve adli bilim adamlari suc faaliyetlerini arastirirken CCTV videosunu analiz ediyor Polis videodaki onemli olaylari aramak ve suphelileri bulmak icin video icerik analizi yapan Kinesense gibi bir yazilim kullanir Anketler vakalarin 75 ine kadarinin CCTV icerdigini gostermistir Polis onemli olaylar icin uzun videolari aramak icin video icerik analiz yazilimi kullanir Akademik arastirmaVideo icerik analizi bilgisayarli gorunun ve dolayisiyla yapay zekanin bir alt kumesidir Iki buyuk akademik kiyaslama girisimi i LIDS video goruntusunun kucuk bir bolumunu kullanan TRECVID ve PETS Benchmark Data dir Takip sol bagaj algilama ve sanal eskrim gibi islevlere odaklanirlar UCF101 gibi karsilastirmali video veri kumeleri zamansal ve uzamsal gorsel dikkati evrisimli sinir agi ve uzun kisa sureli bellek ile birlestiren eylem tanima arastirmalarina olanak tanir Video analiz yazilimi ayrica goruntuleri kamuya aciklanacak sekilde daha kolay yeniden duzenlemek ve videolardaki olaylari ve kisileri tanimlamak icin vucuda takilan ve gosterge paneli kameralarindan alinan goruntulerle eslestiriliyor Avrupa Birligi gomulu sistemlerde video icerik analitigini polis ve ulasim guvenligi veri tabanlariyla butunlestirmek icin P REACT adli bir FP7 projesini finanse ediyor Yapay zeka Video gozetimi icin yapay zeka insanlari araclari nesneleri ve olaylari tanimak icin video gozetim kameralarindan gelen ses ve goruntuleri analiz eden bilgisayar yazilim programlarini kullanir Guvenlik muteahhitleri programi kamera gozetimi ile korunan mulk icin kameranin gorusu ornegin citle cevrili bir alan bir park yeri gibi ancak park yeri disindaki kaldirim veya halka acik cadde degil ve gunun saatleri icin ornegin is kapanisindan sonra programlanan kisitli alanlari tanimlayan yazilimdir Yapay zeka gunun o saatinde o bolgeye kimsenin girmesine izin verilmeyen kural setini ihlal eden bir kisi tespit ederse bir uyari gonderir Ayrica bakinizEtkinlik tanima Video gozetimi icin yapay zeka Adli video analizi Nesne ortak segmentasyonu Hareketten yapi Video tarama Video hareket analizi Video islemeKaynakca PDF IEEE multimedia 9 3 2002 42 55 3 Eylul 2006 tarihinde kaynagindan PDF arsivlendi IEEE Access 7 2019 105342 105353 26 Haziran 2021 tarihinde kaynagindan arsivlendi Cavaliere Danilo Loia Vincenzo Saggese Alessia Senatore Sabrina Vento Mario A human like description of scene events for a proper UAV based video content analysis Knowledge Based Systems Ingilizce 178 163 175 doi 10 1016 j knosys 2019 04 026 7 Agustos 2020 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 26 Haziran 2021 A user attention model for video summarization Proceedings of the tenth ACM international conference on Multimedia 2002 16 Haziran 2011 tarihinde kaynagindan arsivlendi 16 Haziran 2011 tarihinde kaynagindan arsivlendi 27 Ocak 2020 tarihinde kaynagindan arsivlendi Aimetis IFSEC Global Security and Fire News and Resources 2013 12 12 21 Ekim 2020 tarihinde kaynagindan arsivlendi 27 Temmuz 2020 tarihinde kaynagindan arsivlendi www securityinformed com 9 Agustos 2020 tarihinde kaynagindan arsivlendi www securityinfowatch com 6 Mart 2021 tarihinde kaynagindan arsivlendi UK based startup that provides audio analytics into the CCTV industry 15 Temmuz 2015 tarihinde kaynagindan arsivlendi 8 Mart 2021 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 26 Haziran 2021 17 Mart 2015 tarihinde kaynagindan arsivlendi 7 Mart 2016 tarihinde kaynagindan arsivlendi 30 Nisan 2007 tarihinde kaynagindan arsivlendi 24 Eylul 2006 tarihinde kaynagindan arsivlendi 3 Mart 2017 tarihinde kaynagindan arsivlendi 28 Mayis 2014 tarihinde kaynagindan arsivlendi 18 Mart 2016 tarihinde kaynagindan arsivlendi