Akıllı şehirlerde bilgisayarlı görü ve yapay zekâ destekli grafiti tespit sistemleri

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

Dünyanın dört bir yanındaki şehirler, kamusal alanları temiz tutmak için milyonlar harcıyor. Yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde grafiti temizleme maliyeti yılda 12 milyar doları aşıyor. Ayrıca birçok şehirde grafitinin önüne geçmek büyük bir zorluk. Temizlik ekiplerinin sayısı sınırlı ve aynı anda her yerde olmaları mümkün değil.

Bu nedenle şehir planlamacıları artık makinelerin görüntüleri analiz edip yorumlamasını sağlayan bir yapay zekâ dalı olan bilgisayarlı görüye yöneliyor. Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modellerini kullanan yapay zekâ destekli kameralar, şehir duvarlarını hızla taramak, grafitileri gerçek zamanlı tespit etmek ve ekiplerin müdahale edeceği kesin konumları belirlemek için kullanılabilir.

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

Akıllı şehirlerde bilgisayarlı görünün rolü#

Akıllı şehirler, günlük zorlukların üstesinden daha verimli gelmek için en yeni teknolojilerden yararlanıyor. Özellikle Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modellerini kullanarak görsel verileri analiz ediyor, kamusal alanları izliyor ve çeşitli kentsel sistemlerde daha hızlı, veriye dayalı kararlar alınmasını destekliyorlar.

Akıllı şehirlerde görsel yapay zekânın kullanıldığı yaygın yöntemlerden bazıları şunlardır:

• Trafik yönetimi: Görsel yapay zekâ, trafik akışını izlemek, yoğunluğu tespit etmek ve hareketliliği artırıp gecikmeleri azaltmak için trafik ışıklarını gerçek zamanlı ayarlamak üzere canlı video akışlarını analiz edebilir.
• Geri dönüşüm otomasyonu: Bilgisayarlı görü, kamusal çöp kutularındaki veya geri dönüşüm merkezlerindeki atık akışlarından geri dönüştürülebilir malzemeleri belirlemeye ve ayırmaya yardımcı olarak ayrıştırma doğruluğunu artırıp kirlenmeyi azaltabilir.
• Toplu taşıma izleme: Toplu taşıma sistemleri yolcu sayılarını takip etmek, araç içindeki davranışları izlemek ve güvenlik sorunlarını tespit etmek için bilgisayarlı görüden yararlanabilir; böylece hem verimlilik hem de güvenlik artar.
• Afet müdahalesi: Bilgisayarlı görü; yangın, sel veya afet sonrasındaki yapısal hasar belirtilerini tespit ederek acil durum müdahalesinin daha hızlı ve etkili olmasını sağlayabilir.

Şekil 1. Akıllı şehirlerde YOLO11 kullanarak trafiği izleme.

Yapay zekâ ile kentsel grafiti izlemesine genel bakış#

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

Şehirler geleneksel olarak grafitiyi yönetmek için çeşitli yöntemler kullandı. Bazıları halktan gelen bildirimlere dayanırken bazıları ekipleri bilinen sorunlu bölgelere gönderip denetim yaptırıyor. Bazı durumlarda mobil uygulamalar, kent sakinlerinin şikâyet göndermesine veya görsel yüklemesine olanak tanıyor. Bu yöntemler yararlı olabilse de zaman alıyor, büyük ölçüde insan katılımına dayanıyor ve çoğu zaman şehrin tamamını kapsayamıyor.

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

İlk adımda görüntü sınıflandırma, fotoğrafı analiz ederek grafiti, sokak sanatı veya temiz bir yüzey gösterip göstermediğini belirler. Grafiti tespit edilirse nesne tespiti, görüntüdeki tam konumunu belirler. Bu, şehir ekiplerinin hızlı ve doğru şekilde müdahale etmesini sağlar. Zaman içinde veriler eğilimleri belirlemeye yardımcı olur; böylece şehirler sık karşılaşılan sorunlu bölgelere odaklanabilir ve önleme çalışmalarını iyileştirebilir.

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

Farklı şehirlerdeki yapay zekâ destekli grafiti tespit sistemlerini inceleme#

Birçok şehir grafitiyle başa çıkmanın yeni yollarını deniyor. Yalnızca devriyelere veya halktan gelen bildirimlere güvenmek yerine, grafitiyi fark edip tanıyabilen ve hatta temizlenmesine yardımcı olabilen bilgisayarlı görü modellerini kullanmaya başlıyorlar. Bazı şehirlerin bu yeni araçlardan nasıl yararlandığına bakalım.

Araç kameralarına entegre edilmiş yapay zekâ destekli grafiti tespit sistemleri#

Birçok şehirde kamu hizmeti araçları, rutin devriye güzergâhları sırasında grafitiyi tespit etmeye yardımcı olmak için kullanılıyor. Bu araçlara bilgisayarlı görü çözümleri ekleyen şehirler, ek devriyelere gerek kalmadan sokakları gerçek zamanlı tarayabilir. Böylece grafiti erkenden fark etmek ve sorun yayılmadan temizlik ekiplerine uyarı göndermek kolaylaşır.

Arizona'daki Tempe, bu teknolojiyi kullanan şehirlere iyi bir örnektir. Şehir, kamu hizmeti araçlarına monte edilen kameraları kullanan bir sistem geliştirmek için yerel kuruluşlarla iş birliği yaptı. Bu araçlar mahallelerde ilerlerken duvarların ve kamusal alanların görüntülerini yakaladı.

Bir görsel yapay zekâ modeli görüntüleri analiz etti ve tespit ettiği grafitileri işaretledi. Sonuçlar canlı bir kontrol paneline gönderildi; böylece yöneticiler güncellemeleri telefonlarından kontrol edip hızla müdahale edebildi. Bu, Tempe'nin daha hızlı harekete geçmesine ve halktan gelen şikâyetleri azaltmasına yardımcı oldu.

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

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

Drone'larla grafiti tespiti ve temizliği#

Grafiti; üst geçitler, tüneller ve yüksek yapılar gibi ulaşılması zor veya tehlikeli yerlerde ortaya çıkabilir. Bu bölgelerin temizlenmesi genellikle ek ekipman, daha yüksek maliyet ve daha fazla zaman gerektirir. Güvenliği ve hızı artırmak için bazı şehirler, sahada insan ekiplerine ihtiyaç duymadan grafitiyi hem tespit hem de temizleyebilen drone'ları kullanmaya başlıyor.

Örneğin Washington eyaletinin büyük şehirlerinden Seattle, ulaşılması zor bölgeleri izlemek için yakın zamanda drone tabanlı bir çözüm kullanmaya başladı. Drone'lar kameralar ve püskürtme araçlarıyla donatılmıştır. Kamusal yüzeyleri işaretler açısından tarayabilir ve grafiti tespit ettiklerinde yerleşik püskürtücülerini kullanarak üzerini boyayıp kapatabilirler.

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

Seattle'ın grafiti tespit çalışmaları, grafitinin sık görüldüğü bilinen noktalara kurulan güneş enerjili kameraları da kapsıyor. Bu kameralar faaliyetleri izliyor ve biri işaretlenmiş bir konuma yaklaştığında uyarı gönderiyor. Seattle, drone'ları sabit izleme noktalarıyla birleştirerek grafitiye daha hızlı müdahale edebiliyor ve bakım ekiplerinin fiziksel risklerini azaltabiliyor.

Görsel yapay zekâ ile grafiti yoğun noktalarını haritalama#

Bazı durumlarda grafiti tespiti yalnızca temizlikle değil, şehir genelindeki bu tür faaliyetlerin örüntülerini anlamakla da ilgilidir. Yapay zekâ sayesinde şehirler artık sokak düzeyindeki görüntüleri, grafitinin en sık görüldüğü yerleri gösteren görsel haritalara dönüştürebiliyor. Bu haritalar, halktan gelen bildirimlerde fark edilmeyebilecek eğilimleri ortaya çıkarıyor ve şehir planlamacılarının çabalarını en çok ihtiyaç duyulan yerlere yöneltmesine yardımcı oluyor.

Örneğin Brezilya'daki São Paulo şehri, araştırmaya dayalı bir vaka çalışmasıyla bu yaklaşımı inceledi. Bir ekip, Google Street View kullanılarak şehir genelinden toplanan 275.000'den fazla sokak düzeyindeki görüntüyü bilgisayarlı görüyle analiz etti. Bu görüntülerde tespit edilen grafitiler 96 bölge genelinde haritalandı ve grafitinin en yoğun olduğu yerler ortaya çıkarıldı.

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

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

Yapay zekâ destekli grafiti tespit sistemlerinin artıları ve eksileri#

Grafiti yönetiminde bilgisayarlı görü kullanmanın başlıca faydalarından bazıları şunlardır:

• Daha az manuel iş: Otomatik izleme, personelin sokakları fiziksel olarak denetleme ihtiyacını azaltarak diğer görevler için kaynak sağlar.
• Önleme çalışmalarını destekler: Bilgisayarlı görü sistemleri, grafitinin yoğun olduğu noktaları belirleyerek şehirlerin bu bölgelerde daha iyi aydınlatma veya gözetim gibi caydırıcı önlemlere odaklanmasını sağlar.
• Diğer sistemlerle entegre olur: Bilgisayarlı görü araçları, iş akışını kolaylaştırmak için şehir kontrol panellerine veya bakım uygulamalarına bağlanabilir.
• Otomatik raporlamayı mümkün kılar: Görsel yapay zekâ sistemleri düzenli raporlar oluşturmaya yardımcı olarak şehir personelinin idari yükünü azaltabilir.

Bilgisayarlı görü sistemleri grafiti tespiti için kullanışlı olsa da bazı kısıtlamaları vardır. Bu tür sistemleri devreye alırken göz önünde bulundurman gereken bazı noktalar şunlardır:

• Sürekli bakım gerektirir: Doğruluk ve işlevselliği güvence altına almak için kameralar, modeller ve yazılımlar düzenli olarak güncellenmeli ve bakımdan geçirilmelidir.
• Yasal ve düzenleyici engeller: Bazı şehirlerde kamusal alanlara gözetim sistemleri kurmak için onay veya izin gerekebilir ya da veri koruma yasalarına uyulması istenebilir.
• Dil veya sembol karışıklığı: Yabancı diller, semboller veya argo içeren grafitiler, özel olarak hazırlanmış eğitim verileri olmadan doğru tanınmayabilir.
• Yanlış tanımlama riski: Sistem kapsamlı ve çeşitli bir veri kümesi üzerinde 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 tek bir örnektir. Bu sistemler bakım, raporlama ve şehir planlaması araçlarıyla giderek daha fazla entegre ediliyor.

Odak noktası hızlı tepkilerden önceden farkındalığa kayıyor. Daha iyi veriler ve daha akıllı araçlarla şehirler, sorunlar başlamadan önce önlem almaya ve her adımda daha bilinçli kararlar vermeye yöneliyor.

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