Akıllı şehirlerde bilgisayarlı görü ve yapay zekâ grafiti tespit sistemleri

Yazı, çizim veya sembollerden oluşan grafiti birçok hikâye anlatabilir. Şehir duvarlarına renk ve karakter katar ve görüşleri ifade etmek için kullanılır. Grafiti bazen sanat olarak görülse de çoğunlukla izinsiz yapılır. Hatta grafiti, binalarda, köprülerde ve trenlerde sıklıkla bir gecede ortaya çıkar; temizlenmesi ise zaman, kaynak ve emek gerektirir.

Dünyanın dört bir yanındaki şehirler, kamusal alanları temiz tutmaya çalışırken milyonlarca dolar harcıyor. Yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde grafiti temizleme maliyetleri her yıl 12 milyar doları aşıyor. Ayrıca birçok şehirde grafitinin önüne geçmek ciddi bir zorluk. Temizlik ekiplerinin sayısı sınırlı ve aynı anda her yerde olamazlar.

Bu nedenle şehir plancıları artık, makinelerin görüntüleri analiz edip yorumlamasını sağlayan bir yapay zekâ dalı olan bilgisayarlı görüye yöneliyor. Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri kullanılarak yapay zekâ destekli kameralar şehir duvarlarını hızlıca tarayabilir, grafitiyi gerçek zamanlı olarak tespit edebilir ve ekiplerin müdahale edeceği kesin konumları belirleyebilir.

Bu makalede, bilgisayarlı görünün akıllı şehirlerde otomatik grafiti tanıma için nasıl kullanıldığına daha yakından bakacağız. Hadi başlayalım!

Akıllı şehirlerde bilgisayarlı görünün rolü#

Akıllı şehirler, günlük zorluklarla daha verimli başa çıkmak için son teknoloji ürünlerinden yararlanıyor. Özellikle Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modellerinden görsel verileri analiz etmek, kamusal alanları izlemek ve çeşitli kentsel sistemlerde daha hızlı, veriye dayalı karar almayı desteklemek için faydalanıyorlar.

Akıllı şehirlerde görüntü yapay zekâsının yaygın kullanım alanlarından bazıları şunlardır:

• Trafik yönetimi: Görüntü yapay zekâsı, trafik akışını izlemek, yoğunluğu tespit etmek ve hareketliliği iyileştirip gecikmeleri azaltmak için trafik ışıklarını gerçek zamanlı olarak ayarlamak üzere canlı video akışlarını analiz edebilir.
• Geri dönüşüm otomasyonu: Bilgisayarlı görü, kamusal çöp kutularında veya geri dönüşüm merkezlerinde atık akışındaki geri dönüştürülebilir malzemeleri belirleyip ayırmaya yardımcı olarak ayırma doğruluğunu artırabilir ve kirlenmeyi azaltabilir.
• Toplu taşıma izleme: Toplu taşıma sistemleri, yolcu sayılarını takip etmek, araç içindeki davranışları izlemek ve güvenlik sorunlarını tespit etmek için bilgisayarlı görü kullanabilir; böylece hem verimlilik hem de güvenlik artırılabilir.
• Afet müdahalesi: Bilgisayarlı görü, afetlerin ardından yangın, sel veya yapısal hasara ilişkin görsel belirtileri tespit ederek daha hızlı ve etkili acil durum müdahalesi sağlayabilir.

Şekil 1. Akıllı şehirlerde YOLO11 ile trafiğin izlenmesi.

Yapay zekâ ile kentsel grafiti izlemeye genel bakış#

Bilgisayarlı görünün şehirleri nasıl daha akıllı hâle getirmeye yardımcı olduğunu incelediğimize göre, otomatik grafiti tanımanın neden özellikle gerekli olduğuna daha yakından bakalım.

Şehirler geleneksel olarak grafitiyi yönetmek için çeşitli yöntemler kullandı. Bazıları halkın bildirimlerine güvenirken bazıları ekipleri bilinen sorunlu bölgelere göndererek denetim yaptırıyor. Bazı durumlarda mobil uygulamalar, bölge sakinlerinin şikâyet göndermesine veya görüntü yüklemesine olanak tanıyor. Bu yöntemler yararlı olsa da zaman alıyor, büyük ölçüde insan girdisine dayanıyor ve çoğu zaman şehir genelinde tam kapsama sağlayamıyor.

Bilgisayarlı görü, şehirlere grafitiyi yönetmek için daha hızlı ve güvenilir bir yol sunuyor. Otomatik grafiti tanıma sistemleri genellikle iki temel bilgisayarlı görü görevine dayanır: görüntü sınıflandırma ve nesne tespiti.

İlk adımda görüntü sınıflandırma, bir fotoğrafı analiz ederek grafiti, sokak sanatı veya temiz bir yüzey gösterip göstermediğini belirler. Grafiti bulunursa nesne tespiti, görüntüdeki kesin konumunu belirler. Bu, şehir ekiplerinin hızlı ve doğru şekilde müdahale etmesini sağlar. Zaman içinde veriler, şehirlerin sık karşılaşılan sorunlu bölgeleri hedeflemesine ve önleme çalışmalarını iyileştirmesine yardımcı olacak eğilimleri ortaya çıkarır.

Şekil 2. Otomatik grafiti tanıma sistemlerinin nasıl çalıştığına dair bir örnek.

Çeşitli şehirlerdeki yapay zekâ grafiti tespit sistemlerini inceleme#

Birçok şehir grafitiyle başa çıkmak için yeni yöntemler deniyor. Yalnızca devriyelere veya halkın bildirimlerine güvenmek yerine, grafitiyi tespit edip tanımlayabilen ve hatta temizlenmesine yardımcı olabilen bilgisayarlı görü modellerini kullanmaya başlıyorlar. Bazı şehirlerin bu yeni araçları nasıl kullandığına bakalım.

Araçlardaki kameralarla entegre yapay zekâ grafiti tespit sistemleri#

Kamu hizmeti araçları artık birçok şehirde düzenli devriye güzergâhları sırasında grafitiyi tespit etmeye yardımcı olmak için kullanılıyor. Bu araçları bilgisayarlı görü çözümleriyle donatan şehirler, ek devriyelere ihtiyaç duymadan sokakları gerçek zamanlı olarak tarayabiliyor. Bu sayede grafitiyi erken fark etmek ve sorun yayılmadan önce temizlik ekiplerine uyarı göndermek kolaylaşıyor.

Arizona'daki Tempe, bu teknolojiyi kullanan bir şehre harika bir örnek. Şehir, kamu hizmeti araçlarına monte edilen kameraları kullanan bir sistem geliştirmek için yerel kuruluşlarla ortaklık kurdu. Bu araçlar mahallelerde ilerlerken duvarların ve kamusal alanların görüntülerini yakaladı.

Bir görüntü yapay zekâ modeli, tespit ettiği grafitileri işaretledi. Sonuçlar, yöneticilerin güncellemeleri telefonlarından kontrol edip hızlıca müdahale edebilmesi için canlı bir panele gönderildi. Bu, Tempe'nin daha hızlı hareket etmesine ve halktan gelen şikâyetleri azaltmasına yardımcı oldu.

Benzer şekilde, Portekiz'in başkenti Lizbon'da şehir araçlarına monte edilen kameralar kullanılarak grafitiyi otomatik olarak tespit eden bir kavram kanıtlama sistemi geliştirildi.

Şekil 3. Lizbon, Portekiz'de yapay zekâ ile grafiti tespiti.

Drone tabanlı grafiti tespiti ve temizleme#

Grafiti, üst geçitler, tüneller ve yüksek yapılar gibi erişilmesi zor veya güvenli olmayan yerlerde ortaya çıkabilir. Bu alanların temizlenmesi genellikle ek ekipman, daha yüksek maliyet ve daha fazla zaman gerektirir. Güvenliği ve hızı artırmak için bazı şehirler, sahada manuel ekiplere ihtiyaç duymadan grafitiyi hem tespit edip hem de temizleyebilen drone'ları kullanmaya başlıyor.

Örneğin Washington eyaletindeki büyük şehirlerden Seattle, erişilmesi zor alanları izlemek için yakın zamanda drone tabanlı bir çözümü kullanıma sundu. Drone'lar kameralar ve püskürtme araçlarıyla donatıldı. Kamusal yüzeyleri işaretler açısından tarayabiliyor ve grafiti tespit edildiğinde üzerini boyayıp kapatmak için dahili bir püskürtücü kullanıyorlar.

Şekil 4. Seattle, Washington'da grafitiyi temizleyen yapay zekâ destekli bir drone.

Seattle'ın grafiti tespit çalışmaları, bilinen grafiti sorunlu bölgelerine yerleştirilen güneş enerjili kameraları da içeriyor. Bu kameralar etkinlikleri izliyor ve biri işaretlenmiş bir konuma yaklaştığında uyarı gönderiyor. Seattle, drone'ları sabit izleme noktalarıyla birleştirerek grafitilere daha hızlı müdahale edebiliyor ve bakım ekiplerinin fiziksel risklerini azaltabiliyor.

Görüntü yapay zekâsı ile grafiti sorunlu bölgelerinin haritalanması#

Bazı durumlarda grafiti tespiti yalnızca temizlemeyle ilgili değildir; şehir genelindeki bu tür etkinliklerin örüntülerini anlamak da önemlidir. Yapay zekânın yardımıyla şehirler artık sokak düzeyindeki görüntüleri, grafitinin en sık nerelerde görüldüğünü gösteren görsel haritalara dönüştürebiliyor. Bu haritalar, halkın bildirimleriyle belirgin olmayabilecek eğilimleri ortaya çıkarıyor ve şehir plancılarının çabalarını en çok ihtiyaç duyulan yerlere odaklamasına yardımcı oluyor.

Örneğin Brezilya'daki São Paulo şehri, araştırma odaklı bir vaka çalışmasıyla bu yaklaşımı inceledi. Bir ekip, Google Street View kullanılarak toplanan şehir genelindeki 275.000'den fazla sokak düzeyi görüntüyü analiz etmek için bilgisayarlı görüden yararlandı. Bu görüntülerde tespit edilen grafitiler 96 bölgeye haritalandı ve grafitinin en yoğun olduğu yerler ortaya çıkarıldı.

Dağınık bildirimlere veya ara sıra yapılan denetimlere güvenmek yerine bu yaklaşım, şehir genelindeki grafitiyi büyük ölçekte ve veriye dayalı şekilde görme olanağı sundu. Ortaya çıkan harita, São Paulo'ya zaman içindeki değişimleri izlemek ve daha hedefli temizlik, önleme ve kentsel planlama çalışmalarını desteklemek için değerli bir kaynak sağladı.

Şekil 5. São Paulo, Brezilya'da grafiti tespiti.

Görüntü yapay zekâsı grafiti tespit sistemlerinin artıları ve eksileri#

Grafiti yönetiminde bilgisayarlı görü kullanmanın başlıca faydaları şunlardır:

• Daha az manuel çaba: Otomatik izleme, personelin sokakları fiziksel olarak denetleme ihtiyacını azaltarak kaynakların diğer görevlere ayrılmasını sağlar.
• Önleme çalışmalarını destekler: Bilgisayarlı görü sistemleri, grafiti sorunlu bölgelerini belirleyerek şehirlerin bu alanlarda daha iyi aydınlatma veya gözetim gibi caydırıcı önlemlere odaklanmasına olanak tanır.
• Diğer sistemlerle entegre olur: Bilgisayarlı görü araçları, daha düzenli bir iş akışı için şehir panolarına veya bakım uygulamalarına bağlanabilir.
• Otomatik raporlamayı mümkün kılar: Görüntü yapay zekâsı sistemleri düzenli raporlar oluşturmaya yardımcı olarak şehir personelinin idari yükünü azaltabilir.

Bilgisayarlı görü sistemleri grafiti tespitinde yararlı olsa da bazı sınırlamaları vardır. Bu tür sistemleri uygularken göz önünde bulundurman gereken noktalar şunlardır:

• Sürekli bakım gerektirir: Doğruluk ve işlevselliği güvence altına almak için kameralar, modeller ve yazılımlar düzenli olarak güncellenmeli ve bakımdan geçirilmelidir.
• Hukuki ve düzenleyici engeller: Bazı şehirlerde kamusal alanlara gözetim sistemleri kurulması için onay, izin veya veri koruma yasalarına uyum gerekebilir.
• Dil veya sembol karışıklığı: Yabancı diller, semboller veya argo kullanan grafitiler, özel olarak hazırlanmış eğitim verileri olmadan doğru şekilde tanınamayabilir.
• Yanlış tanımlama riskleri: Sistem kapsamlı ve çeşitli bir veri kümesi ile eğitilmezse duvar resimlerini, sokak sanatını veya yasal duvar boyamalarını yanlışlıkla grafiti olarak tanımlayabilir.

Önemli çıkarımlar#

Grafiti tespiti, bilgisayarlı görünün şehirlerin kamusal alanları yönetme biçimini nasıl dönüştürdüğüne dair yalnızca bir örnektir. Bu sistemler bakım, raporlama ve şehir planlama araçlarıyla giderek daha fazla entegre ediliyor.

Odak noktası hızlı tepkilerden proaktif farkındalığa kayıyor. Daha iyi veriler ve daha akıllı araçlar sayesinde şehirler, sorunlar başlamadan önce onları önlemeye ve her adımda daha bilinçli kararlar almaya yöneliyor.

Büyüyen topluluğumuza katıl! Yapay zekâ hakkında bilgi edinmek için GitHub depomuzu incele ve görüntü yapay zekâsı projelerine başlamak için lisans seçeneklerimize göz at. Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ ve tarımda bilgisayarlı görü gibi yeniliklerle ilgileniyor musun? Daha fazlasını keşfetmek için çözümler sayfalarımızı ziyaret et!