Trafik yönetiminde yapay zeka: Sıkışıklıktan koordinasyona

Günümüzde yollarda 1,47 milyardan fazla araç bulunmasıyla, trafiği etkin bir şekilde takip etmek ve yönetmek giderek karmaşık bir sorun haline geldi. Geleneksel yöntemler, modern trafiğin hacmine ve dinamiklerine ayak uydurmakta zorlanıyor. İşte burada Yapay Zeka (YZ) devreye giriyor ve verimliliği ve güvenliği artıran gerçek zamanlı, veri odaklı çözümler kullanarak trafik yönetimi ve yol güvenliği teknolojisi için bir dönüm noktası oluyor. Aslında, çalışmalar YZ destekli trafik yönetim sistemlerinin trafik gecikmelerini %25'e kadar azaltabileceğini ve böylece işe gidiş sürelerini önemli ölçüde iyileştirip tıkanıklığı azaltabileceğini gösteriyor.

Bu blogda, YZ'nin trafik yönetimi üzerindeki etkisini, özellikle plaka tanıma konusuna odaklanarak inceleyeceğiz. Mevcut kullanımları, faydalarını, zorluklarını ve YZ'nin daha akıllı, daha güvenli ve daha verimli trafik izleme sistemleri oluşturma potansiyelini gösteren gerçek dünya uygulamalarını vurgulayacağız.

Trafik yönetiminde YZ'nin rolü

YZ'nin trafik yönetimindeki uygulamaları çok çeşitli ve geniştir. Bu blogda, öncelikle görüntüleri analiz eden özel bir YZ alanı olan bilgisayar görüşünün trafik yönetimini nasıl önemli ölçüde iyileştirebileceğine odaklanacağız.

• Trafik Akışını Analiz Etme ve Tahmin Etme: YZ, trafik modellerini anlamaya ve tahmin etmeye nasıl yardımcı olur?
  ‍
• Olay Tespiti ve Yönetimi: YZ'nin trafik olaylarını derhal tespit etme ve bunlara müdahale etmedeki rolü.
  ‍
• Trafik Yasalarının Otomatik Olarak Uygulanması: Hız sınırları ve trafik işaretleri gibi yasaları uygulamak için YZ'nin kullanılması.

Plaka tanıma

‍

YZ'nin trafik yönetimindeki en dikkat çekici uygulamalarından biri plaka tanımadır. Gelişmiş YZ modellerinden ve yüksek çözünürlüklü kameralardan yararlanarak, geçen araçların plaka numaralarını doğru bir şekilde okuyabilir, araçların trafik yasalarına ve düzenlemelerine uymasını sağlayarak yol güvenliği teknolojisine katkıda bulunabiliriz.

Bu nasıl çalışır? Bilgisayarla görme modelleri ilk olarak geçen araçların plakalarını detect etmek için eğitilir. Bir plaka tespit edildiğinde, model plaka numarasını okur ve çıkarır, böylece aracın etkin bir şekilde tanımlanmasını sağlar. Arka uçta, bu bilgiler araç ayrıntılarını depolayan kapsamlı veritabanlarıyla çapraz referanslandırılarak araç takip sistemlerinin belirtilen aracı doğru bir şekilde tanımlamasını ve track sağlar.

Plaka tespit sistemleri oluşturmak için dikkate değer bir model Ultralytics YOLOv8. YOLOv8 gerçek zamanlı nesne algılama, sınıflandırma, örnek segmentasyonu, poz tahmininde üstün olan ve plaka algılama dahil sayısız uygulama için uyarlanabilen son teknoloji ürünü bir bilgisayarla görme modelidir. 

Plaka tanıma uygulamaları

Yasa uygulama

Her şeyden önce, Plaka Tespit Sistemleri kolluk kuvvetleri tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sistemler öncelikle hız cezası kesmek, emniyet kemeri takmamak ve sürüş sırasında cep telefonu kullanmak için kullanılır. Buna ek olarak, bu tür bir yaklaşım çalıntı araçları track etme ve kurtarma yeteneğini geliştirmek için kullanılır. 

Örneğin, İngiltere'deki Sürücü ve Araç Standartları Ajansı (DVSA ), yasaları ihlal eden operatörleri detect etmek, caydırmak ve engellemek için yerel, bölgesel ve ulusal ölçeklerde otomatik plaka tanıma (ANPR) teknolojisini kullanmaktadır.

YOLOv8 gibi gelişmiş yapay zeka modellerini kullanan bu sistemler, bu ihlalleri doğru bir şekilde detect edebilir ve aracın plakasını yakalayabilir. YOLOv8 modeli, gerçek zamanlı nesne algılamada üstünlük sağlayarak yetkililerin ihlalleri hızlı ve doğru bir şekilde tespit edebilmesini ve sürücüye uygun ceza ve para cezasını gönderebilmesini sağlar.

Bu modeller genellikle Otomatik Plaka Tanıma (ANPR) yaklaşımını izler. Bu YZ algılama modellerinin nasıl çalıştığını anlamak için, bir çocuğa farklı köpek ırklarını tanımayı öğrettiğinizi hayal edin. Onlara birçok resim gösterir ve bir Labrador'u bir Kaniş'ten ayıran belirli özellikleri belirtirsiniz. Benzer şekilde, bu YZ modellerine araçların ve plakalarının çok sayıda etiketli görüntüsü verilir ve her plakanın benzersiz özelliklerini seçmeyi ve hatırlamayı öğrenirler. Bu eğitim süreci, modellerin plakalar üzerindeki farklı sayıları ve harfleri doğru bir şekilde tanımlamasını ve tanımasını sağlar.

‍

Akıllı park yönetimi

Bilgisayarla görmenin trafik yönetimindeki bir diğer değerli uygulaması da akıllı park yönetimidir. YOLOv8 gibi modeller kullanan bu sistemler boş park yerlerini doğru bir şekilde tespit edip sürücüleri bu noktalara yönlendirerek alan kullanımını optimize edebilir ve arama süresini kısaltabilir. YOLOv8'in gerçek zamanlı algılama yetenekleri, park kaynaklarının verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar.

Plaka tanıma da bu sürece yardımcı olur. Bir araç park tesisine yaklaştığında, yüksek çözünürlüklü kameralar gelişmiş yapay zeka modellerini kullanarak plaka numarasını yakalar ve tanır. Sistem daha sonra yetkili araçlar için kapıyı açarak sorunsuz bir giriş sağlar. Ek olarak, sistem kalış süresine göre park ücretini hesaplar ve araç sahibinin önceden kayıtlı yöntemini kullanarak ödemeyi otomatik olarak işler, böylece kioskta manuel ödeme yapma ihtiyacını ortadan kaldırır.

‍

Otomatik geçiş ücreti toplama

Geçiş ücreti toplama sistemleri, belirli yol, köprü veya tünellerin kullanımı için öncelikle bunların inşaatını, bakımını ve işletilmesini finanse etmek amacıyla ücret alır. Otomatik geçiş ücreti toplama, her aracın durup manuel olarak ödeme yapma ihtiyacını ortadan kaldırarak trafik akışını iyileştirir. Bu, trafiği optimize etmeye ve tıkanıklığı azaltmaya yardımcı olur. Özel kameralar, geçen her arabanın plaka numarasını okur ve belirtilen geçiş ücretini otomatik olarak tahsil ederek süreci daha verimli ve sorunsuz hale getirir.

Plaka tanıma kullanımının giderek artan sayıda amaca hizmet edebilmesi nedeniyle uygulama listesi büyümeye devam ediyor.

Trafik yönetiminde yapay zekanın zorlukları

Gördüğümüz gibi, Görüntü İşleme Yapay Zekası çok çeşitli faydalar sunar, ancak trafik yönetimiyle ilişkili bazı genel zorlukları da kabul etmek önemlidir.

• Yüksek Dağıtım Maliyetleri: Yapay zeka güdümlü trafik yönetim sistemlerini uygulamak, yüksek çözünürlüklü kameralar, sensörler ve bilgi işlem kaynakları dahil olmak üzere gelişmiş altyapıya önemli yatırım gerektirir. Bu ilk kurulum maliyetleri önemli olabilir ve ortalama hız kamerasının maliyeti 2000 yılında mil başına 1,5 milyon sterline kadar ulaşabilir.
  ‍
• Devam Eden Bakım Giderleri: Bu sistemlerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için düzenli bakım gereklidir. Bu, zaman içinde maliyetli olabilecek rutin kontrolleri, güncellemeleri ve onarımları içerir. Dahası, altyapı şiddetli yağmur, fırtına ve aşırı hava koşulları gibi çevresel faktörlerden kaynaklanan hasarlara karşı savunmasızdır. Bu unsurlar ekipmanı bozarak artan bakım ve değiştirme maliyetlerine yol açabilir.

Şimdi de plaka tanımadaki özel zorluklara odaklanalım.

• Kısmi Engeller: Plakalar kısmen kir, çamur veya diğer nesnelerle kaplı olabilir, bu da yapay zekanın plakanın tamamını detect zorlaştırır.
  ‍
• Hasar: Hasarlı, bükülmüş veya solmuş plakalar, algılama ve tanıma doğruluğunu azaltabilir.

• Veri Gizliliği: Araçların ve plakalarının görüntülerini yakalamak ve işlemek, hassas bilgilerin işlenmesini içerir ve ele alınması gereken gizlilik endişelerini artırır.
  ‍
• Yasal Uyumluluk: Veri toplama, depolama ve kullanımına ilişkin yerel ve uluslararası yasa ve yönetmeliklere uyum, yasal sorunlardan kaçınmak için çok önemlidir.

Trafik yönetiminde yapay zeka nereye gidiyor?

Yapay zekanın tanıtımıyla trafik yönetimi önemli ölçüde iyileşmiş olsa da, daha fazla gelişme için her zaman yer vardır. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, yapay zeka güdümlü trafik yönetim sistemlerinin daha geniş akıllı şehir altyapılarına entegrasyonu gibi çeşitli iyileştirmeler bekleyebiliriz ve bu da çeşitli kentsel sistemler arasında sorunsuz iletişimi sağlayacaktır.

Gelecekteki yapay zeka modellerinin plaka tespitinde ve tanınmasında daha da verimli ve doğru hale gelmesi ve ayrıca yağmur, sis ve kar gibi olumsuz hava koşullarıyla başa çıkmak için daha donanımlı olması ve ideal olmayan ortamlarda bile güvenilir tespit sağlaması bekleniyor.

Sonuç

Bilgisayarla görme alanında son yıllarda, öncekilerden önemli ölçüde daha iyi performans gösteren yeni modellerin piyasaya sürülmesiyle kayda değer gelişmeler yaşandı. Bu yenilikler, trafik yönetiminde plaka tespitinden akıllı park sistemlerine kadar çok çeşitli uygulamalara olanak sağlamıştır. YOLOv8 gibi son teknoloji modelleri kullanan bu sistemler, zorlu koşullarda bile gelişmiş doğruluk, gerçek zamanlı işleme ve sağlam performans sunar.

Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, trafik yönetimi için daha da gelişmiş ve entegre çözümler bekleyebiliriz. Bu gelişmeler yalnızca verimliliği ve güvenliği artırmakla kalmayacak, aynı zamanda daha akıllı, daha sürdürülebilir kentsel ortamlara da katkıda bulunacaktır. Trafik yönetiminde yapay zekanın geleceği parlak ve şehirlerimizde nasıl gezindiğimizi ve onları nasıl yönettiğimizi yeniden tanımlayacak sürekli iyileştirmeler vaat ediyor.

Bilgisayarla görmenin geleceğiyle ilgileniyor musunuz? Bilgisayarla görme teknolojisindeki en son gelişmeler hakkında daha fazla bilgi için Ultralytics Dokümanlarını inceleyebilir ve Ultralytics GitHub ve YOLOv8 GitHub'daki projelerine göz atabilirsiniz. Çeşitli sektörlerdeki yapay zeka uygulamaları hakkında daha fazla bilgi için Self-Driving Cars ve Manufacturing çözüm sayfalarını özellikle yararlı bulabilirsiniz.