Rize Haber
Rize
Kapalı
14°
Adana
Adıyaman
Afyonkarahisar
Ağrı
Amasya
Ankara
Antalya
Artvin
Aydın
Balıkesir
Bilecik
Bingöl
Bitlis
Bolu
Burdur
Bursa
Çanakkale
Çankırı
Çorum
Denizli
Diyarbakır
Edirne
Elazığ
Erzincan
Erzurum
Eskişehir
Gaziantep
Giresun
Gümüşhane
Hakkari
Hatay
Isparta
Mersin
İstanbul
İzmir
Kars
Kastamonu
Kayseri
Kırklareli
Kırşehir
Kocaeli
Konya
Kütahya
Malatya
Manisa
Kahramanmaraş
Mardin
Muğla
Muş
Nevşehir
Niğde
Ordu
Rize
Sakarya
Samsun
Siirt
Sinop
Sivas
Tekirdağ
Tokat
Trabzon
Tunceli
Şanlıurfa
Uşak
Van
Yozgat
Zonguldak
Aksaray
Bayburt
Karaman
Kırıkkale
Batman
Şırnak
Bartın
Ardahan
Iğdır
Yalova
Karabük
Kilis
Osmaniye
Düzce
Rize
00:00:00
İkindi vaktine kalan
Ara

Trafik ihlali tespitinde 'yapay zeka' sistemi

Trafik ihlali tespitinde 'yapay zeka' sistemi

Ruken KADIOĞLU-Canberk ÖZTÜRK/ANKARA, (DHA)- ANKARA'da, Başkent Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 4'üncü sınıf öğrencileri Anıl Berke Karel (22) ve Süleyman Baran Yıldırım (24), otoyollarda yerleşik kameralar sayesinde trafik ihlallerinin çok yönlü ve daha hızlı tespiti için yapay zeka temelli 'görüntü işleme tabanlı akıllı trafik güvenliği sistemi' geliştirdi.

Başkent Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 4'üncü sınıf öğrencileri Anıl Berke Karel ve Süleyman Baran Yıldırım, okul bitirme projesi kapsamında, Doç. Dr. Selda Güney danışmanlığında, 'görüntü işleme tabanlı akıllı trafik güvenliği sistemi' geliştirdi. Yaklaşık 6 aylık bir çalışma sonucu geliştirilen sistem, yerleşik kameralar sayesinde, gerçek zamanlı olarak yapay zeka ve görüntü işleme teknikleri kullanarak otoyol ve otoparklarda izleme sağlıyor. TÜBİTAK tarafından desteklenen proje ile hız, emniyet kemeri, hatalı park gibi ihlaller tespit edildiğinde, aracın plaka ve renk bilgisi anında raporlanarak kablosuz ağ üzerinden ilgili güvenlik birimine iletiliyor. Yılın 365 günü çalışabilen sistem, gece-gündüz fark etmeden 7/24 kayıt ve gözlem yapabiliyor.

'ÜLKEMİZİ YENİ TEKNOLOJİLERE HAZIRLAMAK AMACIYLA TASARLADIK'

Öğrencilerden Anıl Berke Karel, görüntü işleme tabanlı bir trafik kontrol çözümü geliştirdiklerini belirterek, "Bu sistemi yapma amacımız ülkemizi yeni teknolojilere daha iyi hazırlamak. Ülkemizin altyapı eksiklikleri neler, biz okul olarak ne yapabiliriz, yapay zekayı, haberleşmeyi, uzaktan kontrolü nasıl kullanabiliriz; bunları düşünerek bir çözüm geliştirdik. Sistem, eğer hatalı park varsa veya hız sınırını aşma varsa bu tür işlemleri belirliyor ve otonom bir şekilde, güvenlik görevlisinin orada olmasını gerektirmeden bütün bu ihlalleri tespit ediyor. Daha sonra aracın gerekli bilgilerini, rengini, plakasını tespit ederek bir rapor halinde yine yeni nesil çıkan teknolojilerle kablosuz bir şekilde ilgili güvenlik birimimize iletiyor ve ceza ya da hukuksal işlemleri başlatmasını sağlıyor. Özellikle bayramlarda çok fazla trafik kazası oluyor. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı'yla hareket edip, bu tür ihlalleri daha hızlı tespit ederek ihlallerin ve büyük yaralanmaların önüne geçip aynı zamanda ülkemizi bu tür teknolojiler için öncü bir hale getirebiliriz" dedi.

'PROJENİN ÇIKIŞ NOKTASI HATALI PARKLAR'

Süleyman Baran Yıldırım ise üniversite kampüsündeki hatalı parklar nedeniyle böyle bir proje hazırlamaya karar verdiklerini söyleyerek, "Hatalı park eden araçları otonom bir şekilde tespit edip, araçların rengini ve plakasını kablosuz haberleşme aracılığıyla güvenlik birimlerimize iletmeyi amaçladık. İkinci aşamada ise akan bir trafiği düşündük. Günümüzde hız tespiti, mesafe tespitine dayalı olarak radarlarla ve lazer ışınlarla yapılıyor. Biz bunu kameralarda video analiziyle, görüntü işleme üzerine yapıyoruz. Bunun için de bazı yapay zeka programları eğittik. Kendi eğittiğimiz modele göre, yapay zeka programımız belli bir bölge içine gelen araçları; kamyonet, araba, motosiklet diye sınıflandırıyor. Sonra araçları takibe başlayarak, anlık hız hesaplıyor. Tespit ettiğimiz araçların türüne göre, eğer kamyonetse ve hızı saatte 90 kilometrenin üzerindeyse sistemimiz bu aracın fotoğrafını çekiyor. Hız denetiminin yanı sıra, araç içindeki insanların emniyet kemeri takıp takmadığını da tespit ediyor. Modeli tamamen kendimiz görüntülerle eğittik. Bu proje geliştirilmeye de çok açık bir proje. Sistemin doğruluk oranı şu an yüzde 90'ın üzerinde" diye konuştu. (DHA)

FOTOĞRAFLI