Ultralytics ile trafik kazası yönetimini otomatikleştirme

Her gün, küçük trafik kazaları trafik akışını küçük çapta etkiler ve bu etkiler hızla daha büyük sonuçlara yol açabilir. Örneğin, otoyolda durmuş bir araç veya enkaz, kolayca uzun gecikmelere, güvenli olmayan trafik akışına ve ikincil kazalara neden olabilir.

İtfaiye gibi ilk müdahale ekipleri için bu durum sürekli bir baskı yaratır. Olayı yerinde değerlendirmek için harcanan her dakika, hareket halindeki araçlara maruz kalma riskini artırabilir ve yol güvenliğini tehlikeye atabilir.

Bu tür durumlarda, kamu yolu güvenliği ve müdahale ekiplerinin güvenliği çok önemlidir. Manuel izlemeye dayalı ulaşım, kamu işleri ve acil durum yönetim sistemleri, yoğun saatlerde veya tehlikeli maddelerin dahil olduğu olaylarda yetersiz kalabilir.

Birçok trafik olayı yönetimi (TIM) ekibi, yol koşullarını analiz etmek ve olayları erken tespit etmek için artık bilgisayar görüşünü kullanıyor. Bilgisayar görüşü, makinelerin kameralardan ve videolardan gelen görsel verileri görmesini ve yorumlamasını mümkün kılan yapay zeka (AI) dalıdır.

Görüntü sistemleri, yolları izleyebilir, detect ve gerçek zamanlı görsel bağlam sağlayabilir. Bu erken görünürlük, acil tıbbi hizmetler (EMS), kolluk kuvvetleri ve trafik ekiplerinin sahadaki durumu anlamasına ve daha hızlı müdahale etmesine yardımcı olabilir.

Bu yetenekler, Ultralytics gibi eğitimli görme modelleri tarafından desteklenmektedir. Canlı video akışlarından eyleme geçirilebilir içgörüler otomatik olarak çıkararak, bu modeller manuel izlemeye olan bağımlılığı azaltır ve daha hızlı, daha bilinçli karar vermeyi mümkün kılar. Bu da olayların daha hızlı fark edilmesini ve acil durum müdahalesi için daha iyi koordinasyon sağlanmasını sağlar. 

Bu makalede, görsel yapay zekanın trafik kazası yönetimini nasıl değiştirdiğini ve Ultralytics gibi bilgisayar görme modellerinin acil durum müdahale ekiplerinin kazaları daha hızlı detect temizlemesine nasıl yardımcı olabileceğini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Karayolu kazaları yönetimi ile ilgili yaygın zorluklar 

Trafik kazası yönetim ekiplerinin sahada karşılaştığı başlıca zorluklardan bazıları şunlardır:

• Sınırlı gerçek zamanlı görünürlük: TIM müdahale ekipleri genellikle çağrılardan, kameralardan veya sürücülerden sadece kısmi bilgiler alırlar. Olay yerini net bir şekilde anlamadan, şerit kapatma, trafik kontrolü veya karmaşık yol durumları hakkında erken kararlar vermek zor olabilir.
• İlk müdahale ekiplerinin güvenliği: Acil durum araçları trafiğin içinde durduğunda veya hareket ettiğinde, itfaiye ve acil sağlık hizmetleri dahil olmak üzere ilk müdahale ekipleri hızlı hareket eden araçlara maruz kalır. Bu durum, özellikle yol verme kurallarına uyulmadığında veya tehlikeli maddeler söz konusu olduğunda güvenlik risklerini önemli ölçüde artırır.
• Trafik yönetimi zorlukları: Trafik kazası sonrasında, hızlı ve zamanında koordinasyon sağlanmazsa trafik akışı hızla bozulabilir. Trafik sıkışıklığı artar, sürücüler ani kararlar alır ve ulaşım sisteminde güvenli olmayan koşullar yayılır, bu da genel kamu güvenliği ve trafik güvenliği hedeflerini etkiler.
• İkincil kazalar: Kötü görüş, ani yavaşlamalar ve belirsiz veya gecikmeli şerit kapatmaları ikincil kazalara yol açabilir. Sürücülere zamanında bilgi verilmesi mümkün olmadığında, sürücüler önlerindeki tehlikelerin farkında olmayabilir ve bu da takip eden kazaların riskini artırabilir.

Trafik kazası yönetimi için bilgisayar görüşünün kullanılması

Çoğu trafik olayı yönetim sistemi, otoyollara ve şehir içi yollara yerleştirilmiş cihazlardan oluşan bir ağdan oluşmaktadır. Trafik sinyal kameraları, CCTV sistemleri ve direklere, römorklara veya acil durum araçlarına monte edilmiş taşınabilir kameralar artık giderek daha yaygın hale gelmektedir. 

Bilgisayar görüşü, mevcut kamera altyapısını temel aldığı ve video akışlarını doğrudan işleyerek eyleme geçirilebilir bilgiler elde ettiği için bu sistemlere kolayca entegre edilebilir. Trafik kameralarından gelen video akışları, hız ve yoğunluk dedektörleri gibi yol sensörleriyle eşleştirilerek trafik koşullarının daha eksiksiz bir resmini sunabilir.

Özellikle Ultralytics gibi görme modelleri, video akışlarını işlemek için kullanılabilir. YOLO26, detect , yol koşullarını yorumlamaya ve trafik operasyonları için eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamaya yardımcı olan çeşitli temel bilgisayar görme görevlerini destekler. 

Trafik olaylarını izlemek ve yönetmek için kullanılabilecek birkaç görme görevinin basit bir dökümü aşağıda verilmiştir:

• Nesne algılama: Bu görev, her video karesindeki araçlar, acil durum araçları, enkaz ve durmuş veya arızalı araçlar gibi önemli nesneleri tanımlar ve konumlarını belirler. Bu, olayların erken tespitini ve durumsal farkındalığı destekler.
• Nesne izleme: Bir sahnede hareket eden araçları veya nesneleri zaman içinde takip etmek için kullanılabilir, böylece trafik akışındaki değişiklikleri daha kolay görebilirsiniz.
• Örnek segmentasyonu: Bu yaklaşım, bir nesnenin tam şeklini belirleyebilir. TIM'de bu görev, şerit kapatma ve trafik kontrolü planlaması için yararlı olan şerit blokları hakkında bilgi edinmek için kullanılabilir. 

Ultralytics trafik kazası yönetimini nasıl iyileştirebilir?

YOLO26 gibi Ultralytics YOLO , önceden eğitilmiş modeller olarak kullanıma hazırdır. Bu, COCO gibi büyük ölçekli, yaygın olarak kullanılan veri setleri üzerinde önceden eğitilmiş oldukları anlamına gelir.

Bu ön eğitim sayesinde, YOLO26 arabalar, bisikletler, yayalar, motosikletler ve diğer gündelik nesneler gibi detect , gerçek dünyadaki nesneleri detect için hemen kullanılabilir. Bu, yol sahnelerini anlamak için güçlü bir temel oluşturur ve ekiplerin, modeli sıfırdan eğitmeden araç sayımı, trafik akışı analizi ve hız tahmini gibi daha tutarlı uygulamalar geliştirmelerini sağlar.

Daha spesifik trafik kazası yönetimi uygulamaları için, bu önceden eğitilmiş modeller, etiketlenmiş, alana özgü görüntü ve video verileri kullanılarak kolayca özel olarak eğitilebilir ve böylece detect nesneleri detect . 

Örneğin, bir model, yol kamerası görüntülerinde kırmızı itfaiye araçlarını güvenilir bir şekilde tanımlamak üzere eğitilebilir ve böylece trafik ekipleri aktif acil durum müdahale sahnelerini daha hızlı tanıyabilir. Elde edilen video içgörüleri, müdahale ekiplerinin eğitimi için de kullanılabilir. Böylece ekipler gerçek olay senaryolarını inceleyebilir ve gelecekte benzer olaylara daha iyi hazırlanabilir.

Trafik kazası yönetiminde Vision AI'nın temel uygulamaları

Ardından, bilgisayar görüşünün gerçek dünyadaki trafik kazası yönetim sistemlerinde nasıl uygulanabileceğine dair örnekler üzerinde duracağız.

Olay ve engel algılama 

Trafik kazası yönetiminde en büyük zorluklardan biri, ekiplerin trafik kazalarını hızlı ve güvenli bir şekilde temizleyebilmesi için kazaları ve yol engellerini mümkün olduğunca erken tespit etmektir. Geçmişte, tespit işlemi büyük ölçüde sürücü raporlarına, devriye araçlarına veya kamera görüntülerini manuel olarak izleyen personele dayanıyordu. 

Bu yöntemler günümüzde hala kullanılsa da, özellikle yoğun otoyollarda veya görüşün düşük olduğu koşullarda farkındalığın gecikmesine veya ayrıntıların gözden kaçmasına neden olabilir. Vision AI, Ultralytics gibi modelleri kullanarak yolları gerçek zamanlı olarak sürekli izleyerek bu süreci iyileştirir. 

Örneğin, YOLO26'nın nesne algılama ve izleme yetenekleri, canlı şeritte duran bir aracı tanımlamak ve arkasında trafiğin detect veya geriye doğru detect için kullanılabilir. 

Bu olağandışı hareketlilik tespit edildiğinde, sistem trafik ekiplerine erken uyarı verebilir ve böylece müdahale ekiplerine trafik kontrolünü planlamak, sürücüleri uyarmak ve etkili bir müdahaleyi koordine etmek için daha fazla zaman tanır. Erken tespit, hızlı temizlemeyi destekler, trafik sıkışıklığını azaltır ve ikincil kazaların riskini düşürür.

Proaktif izleme yoluyla sürücü ve yol güvenliğini artırma

Trafik kazası yönetimi, sadece bir sorun meydana geldikten sonra müdahale etmekle sınırlı değildir. Aynı zamanda, kazalara dönüşmeden önce yol sorunlarını erken tespit etmeyi de içerir. 

Bilgisayar görüşü sayesinde, Federal Karayolu İdaresi (FHWA) ve Ulaştırma Bakanlığı gibi devlet kurumları yolları sürekli olarak izleyebilir ve hasarlı asfalt, enkaz veya diğer tehlikeler gibi sorunları tespit edebilir.

Örnek segmentasyonu gibi teknikleri kullanan YOLO26 gibi görme modelleri, yol görüntülerindeki çatlakları, çukurları veya hasarlı kaldırım bölümlerini hassas bir şekilde belirleyebilir. Bu, sadece bir sorunun varlığını tespit etmekten ziyade, hasarın boyutunu ve konumunu anlamayı kolaylaştırır.

Bu sorunları erken tespit etmek, bakım planlaması, trafik kontrolünün ayarlanması veya sürücülere uyarıda bulunulması gibi önlemlerin daha erken alınmasını mümkün kılar. Bu proaktif yaklaşım, yolları daha güvenli hale getirir, kaza riskini azaltır ve herkes için günlük sürüş koşullarını iyileştirir.

Trafik kazası yönetimi için Vision AI kullanmanın artıları ve eksileri

Trafik kazası yönetimi ve yol güvenliğini desteklemek için Vision AI kullanmanın bazı önemli avantajları şunlardır:

• Veriye dayalı karar verme: Olay verileri ve video analizleri, performans takibi, raporlama, uzun vadeli trafik güvenliği planlaması ve TIM eğitim programlarını destekler.
• Tutarlı olay müdahalesi: İnsan gözetimi aksine, Vision AI yorulmadan sürekli çalışır ve daha tutarlı bir kapsama alanı sağlar.

Bu avantajlara rağmen, dikkate alınması gereken bazı sınırlamalar da vardır. Aşağıda dikkate alınması gereken bazı faktörler bulunmaktadır:

• Sürekli bakım: Modeller, trafik düzenleri, altyapı veya kamera yapılandırmalarındaki değişikliklere uyum sağlamak için periyodik olarak yeniden eğitilmeleri gerekebilir.
• Maliyet hususları: Maliyetler zamanla azalabilir, ancak donanım, yazılım ve eğitim için yapılan ilk yatırımlar önemli miktarda olabilir.

Önemli çıkarımlar 

Trafik kazası yönetimi, ekipler sorunları erken fark edip yolda neler olup bittiğini gerçek zamanlı olarak anlayabildiğinde en iyi şekilde işler. Vision AI, günlük trafik kamera görüntülerini daha hızlı yanıtlar ve daha güvenli kararlar alınmasını destekleyen yararlı bilgiler haline getirerek bunu mümkün kılar. Düşünceli bir şekilde kullanıldığında, sürücüler için yolları daha güvenli hale getirebilir ve her gün yollarda çalışan insanlar için riski azaltabilir.

Vision AI'yı projelerinize dahil etmek ister misiniz? Aktif topluluğumuza katılın ve imalat sektöründe Vision AI ve robotikte bilgisayar görüşü hakkında bilgi edinin. Daha fazla bilgi için GitHub depomuzu keşfedin. Başlamak için lisans seçeneklerimizi inceleyin!