Şehir bakımı görevlerinde bilgisayarlı görünün rolü

Bir şehri ayakta tutmak için çok fazla çalışma gerekir, ancak bu görevlerin çoğu fark edilmez. Örneğin, gece saatlerinde bakım ekipleri yolları onarmak, atıkları temizlemek, ışıkları kontrol etmek ve şehrin güvenli ve işlevsel kalmasını sağlamak için çalışır.

Eskiyen yollar, tıkanmış giderler ve kırık sokak lambaları başta önemsiz görünebilir. Ancak kontrol edilmezlerse, hızla daha büyük sorunlara dönüşebilirler. Bu rutin bakım görevleri kamu güvenliği için önemlidir. Bununla birlikte, artan nüfus ve sınırlı belediye personeli ile geleneksel bakım yöntemleri yetişmekte zorlanabilir.

Computer vision, görsel verileri işleme ve anlama odaklı bir YZ dalı, akıllı şehirlerdeki günlük bakım çalışmaları için daha hızlı ve daha verimli bir yaklaşım sunar. Video akışlarını veya havadan çekilen görüntüleri analiz eden Vision AI çözümleri, sorunları otomatik olarak tespit edip takip ederek manuel ekiplerin yükünü hafifletir.

Ultralytics YOLO11 gibi gelişmiş computer vision modellerini kullanarak şehirler, atık, çukur veya düşmüş dal tespiti gibi görevleri kolayca gerçekleştirebilir. Nesne tespiti ve örnek bölütleme gibi Vision AI görevleri, bakım ekiplerinin hızlı bir şekilde müdahale etmesine ve kamusal alanları düzenli, temiz ve güvenli tutmasına yardımcı olabilir.

Şekil 1. Ultralytics YOLO11 nesne algılama yetenekleri kullanılarak atık tespiti. (Kaynak)

Bu makalede, bilgisayarlı görü'nün kentsel bakımı nasıl desteklediğini, bazı yaygın uygulamaları ve sunduğu faydaları inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Şehir bakımında bilgisayarlı görü'ye genel bir bakış#

Belediye yetkilileri, şehir altyapısını daha iyi anlamak ve yönetmek için bilgisayarla görü gibi teknolojileri kullanıyor. Görsel veriler dronlar, kameralar ve sensörler aracılığıyla toplanır, ardından hızlı ve doğru içgörüler elde etmek için Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görü modelleri kullanılarak işlenir.

Örneğin akıllı şehirlerde bilgisayarlı görü, havadan çekilen görüntüler ve sokak düzeyindeki kameralar aracılığıyla grafiti tespiti yapmak için kullanılmakta; şehir ekiplerinin burayı hızla temizlemesine ve kamusal alanların misafirperver kalmasına yardımcı olmaktadır.

Akıllı şehir sistemlerini mümkün kılan bazı temel bilgisayarlı görü görevlerinin bir özeti şu şekildedir:

• Nesne tespiti: Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görü modelleri, bir görüntü veya video akışındaki belirli nesneleri tanımlayabilir ve konumlandırabilir. Kentsel bakımda bu, ekiplerin müdahale gerektirebilecek trafik konileri, çöp kutuları veya kırık sokak tabelaları gibi öğeleri tespit etmesine yardımcı olur.

• Görüntü sınıflandırma: Görünümüne göre tüm görüntüye bir etiket atar. Örneğin, yolların hava görüntüleri temiz, çatlak veya su altında olarak sınıflandırılabilir, bu da ekiplerin farklı senaryoları sınıflandırmasına ve daha verimli yanıt vermesine yardımcı olur.

• Nesne takibi: Takip, hareketli nesnelerin yollarını izlemek amacıyla video kareleri boyunca izlenmesi için kullanılır. Şehirlerde araçların ve yayaların izlenmesine yardımcı olarak trafik yönetimini ve güvenliğini artırır.

• Örnek bölümleme: Bu teknik, aynı nesnenin bireysel örneklerini ayırır. Şehir ortamlarında, daha iyi takip ve bakım için birden fazla sokak lambası, ağaç veya park halindeki araçları ayırt etmek için kullanılabilir.

Şehir bakımında bilgisayarlı görü uygulamaları#

Artık bilgisayarlı görü'nün kentsel şehir bakımını nasıl desteklediğine dair daha iyi bir fikrimiz olduğuna göre, bazı gerçek dünya uygulamalarını keşfedelim.

Yapay zeka ile akıllı altyapı denetimi#

Yeraltı giderlerinin bakımı zorlu ama temel bir iştir çünkü hasar ciddi sağlık veya çevre sorunlarına yol açabilir. Bilgisayarlı görü, artık bu denetimleri daha güvenli ve verimli hale getirmek için kullanılıyor. Kameralı, sensörlü ve Işık Algılama ve Uzaklık Ölçme (LiDAR) sistemli dronlar tünelleri kontrol etmek ve gaz seviyeleri, sıcaklık ve hasar gibi konularda gerçek zamanlı veri toplamak için kullanılıyor.

ABD'nin Michigan eyaletindeki Macomb County, teknolojinin yeraltı denetimlerini nasıl iyileştirdiğine dair harika bir örnektir. 2016 yılındaki bir boru hattı çökmesinin ardından ilçe, manuel kontrollerden uzaklaşarak otomatik sistemler kullanmaya başlamıştır.

Şimdi yeraltı tünellerini güvenli bir şekilde incelemek için Elios 3 ve Asio X gibi drone'lar kullanıyorlar. Drone'lar, yapısal sorunları tespit etmek üzere daha sonra bilgisayarlı görüyle analiz edilen video ve sensör verilerini toplar. Bu yaklaşıma geçtiğinden beri ilçe, denetim maliyetlerini neredeyse %40 oranında düşürmüş ve ekipleri için çalışmayı çok daha güvenli hale getirmiştir.

Şekil 2. Elios 3 drone'u kanalizasyon denetimi için kullanılabilir. (Kaynak)

Kamusal yol çalışmaları için bilgisayarlı görü#

Benzer şekilde, yolların bakımı ve trafik yönetimi bir şehrin sorunsuz çalışmasını sağlamanın önemli bir parçasıdır. Yollar, yoğun trafik ve hava koşulları nedeniyle zamanla aşınabilir ve çatlaklara, çukurlara ve hasarlı tabelalara yol açabilir.

Bununla başa çıkmak için birçok şehir artık yol koşullarını ve trafiği gerçek zamanlı olarak izlemek için bilgisayarlı görü ile çalışan dronlar ve araca monte kameralar kullanıyor. Bu teknoloji, sorunları erkenden tespit etmeye, güvenliği artırmaya, tıkanıklığı azaltmaya ve onarımları daha hızlı ve doğru hale getirmeye yardımcı oluyor.

İşte tam da bu yüzden Hindistan'daki Ahmedabad şehri, yolları gerçek zamanlı olarak tarayan YZ destekli araç içi kameralarla belediye araçlarını donatmaktadır. Bu kameralar çukurları, çatlakları ve yüzey aşınmalarını tespit ederek görüntüleri yakalar ve hasara coğrafi etiket ekler. Toplanan veriler, yetkililerin onarımlara öncelik vermek için raporlar ve ısı haritaları oluşturduğu, yol bakımının hızlanmasına yardımcı olan bir kontrol merkezine gönderilir.

Şekil 3. Bilgisayarlı görü kullanarak boyut tahmini ile çukur tespiti örneği. (Kaynak)

Şehirlerdeki yeşil alanların bilgisayarlı görü ile izlenmesi#

İnsan nüfusu arttıkça şehirler genişliyor ve şehirler genişledikçe yeşil alanlar daralıyor. Ne yazık ki bu, hava kalitesini, sıcaklığı ve yaban hayatını olumsuz etkileyebiliyor. Ağaçlar karbon gazlarını emmeye, kentsel alanları soğutmaya ve biyoçeşitliliği desteklemeye yardımcı olur.

Yeşile odaklanan birçok şehir; yeşil örtüyü izlemek için drone'lar, görü modelleri, LiDAR ve coğrafi bilgi sistemlerini (CBS) kullanmaya başlamıştır. Bu teknolojiler ağaç konumlarını haritalandırmaya, sağlık durumlarını değerlendirmeye ve koruma, yeniden dikim ve geliştirme çalışmalarına rehberlik etmeye yardımcı olur. Bu durum, yeşil alan yönetimini daha doğru hale getirir ve sürdürülebilir kentsel planlama için hayati önem taşır.

Şekil 4. Yüksek çözünürlüklü hava verileri kullanılarak kentsel ağaçların tanımlanması. (Kaynak)

İlginç bir örnek, şehrin hava kirliliğiyle mücadele ettiği Hindistan'ın Yeni Delhi şehridir. Bu sorunu çözmek için Ormancılık Araştırma Enstitüsü liderliğinde dört yıllık bir ağaç sayımı başlattılar.

Dronlar, LiDAR ve GIS kullanarak kentsel ağaçları haritalayıp izliyorlar; türlerini, sağlıklarını ve konumlarını takip ediyorlar. Bu teknoloji kullanımı, şehrin yeşil alanlarını daha etkili bir şekilde yönetmesine yardımcı oluyor, bu da hava kalitesini artırabilir ve Hindistan'ın 2070 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşma hedefini destekleyebilir.

Kentsel planlama ve izlemede Vision AI uygulamaları#

Kaçak yapılaşma şehirlerde ciddi sorunlar yaratıyor. Yolları kapatabilir, kamu hizmetleri üzerinde baskı oluşturabilir ve planlı gelişimi engelleyebilir. Bunu ele almak için ortaya çıkan bir yaklaşım, zaman içinde çekilen hava görüntülerini karşılaştırmak için bilgisayarlı görü'yü kullanıyor. Bu, binalardaki veya arazi kullanımındaki küçük değişiklikleri bile erkenden tespit etmeyi mümkün kılıyor ve yetkililerin sorun büyümeden yanıt vermesini sağlıyor.

Örneğin Almanya'nın Bavyera eyaletindeki araştırmacılar, izinsiz binaları tespit etmek amacıyla uydu görüntülerinin ve coğrafi uzamsal haritaların analizi için YZ ve bilgisayarlı görü kullanan yöntemler geliştirmişlerdir. Ayrıca yüzey yükseltmesindeki değişiklikleri zaman içinde takip eden Zamansal Dijital Yüzey Modeli'ne (tDSM) güvenmişlerdir.

Bu araçları birleştirerek, araştırmacılar yükseklik değişimlerini izleyerek ve görüntüleri karşılaştırarak yeni yapıları tanımlayabiliyorlar. Bu yaklaşım, yerel yetkililerin bina düzenlemelerini daha etkili bir şekilde uygulamasına, sürdürülebilir kalkınmayı planlamasına ve doğru kayıtlar tutmasına yardımcı oluyor.

Şekil 5. Şehirdeki kayıtlı ve kayıtsız binaları gösteren bir harita. (Kaynak)

Şehir bakımında bilgisayarlı görü'nün avantajları ve dezavantajları#

İşte akıllı şehir bakımı için bilgisayarlı görü kullanmanın bazı temel faydaları:

• Ölçeklenebilir kapsam: Bilgisayarlı görü, CCTV veya drone gibi mevcut altyapıyı kullanarak büyük kentsel alanları izleyebilir ve manuel denetim ihtiyacını azaltabilir.
• Dinamik kaynak kullanımı: Gerçek zamanlı analiz, aciliyete göre görevlere öncelik vermeye yardımcı olarak bakımı daha verimli ve uygun maliyetli hale getirir.
• Daha hızlı acil durum uyarıları: Yapay zeka destekli görü sistemleri yangın, kaza veya sel gibi olayları neredeyse anında algılayabilir, bu da daha hızlı yanıt verilmesini ve hasarın azalmasını sağlar.

Bilgisayarlı görü sistemleri şehirlerin bakımı için güvenilir destek sağlasa da, belirli sınırlamaları da vardır. İşte bu teknolojileri kullanırken akılda tutulması gereken birkaç önemli faktör:

• Yüksek başlangıç maliyetleri: Bilgisayarlı görü sistemlerinin dağıtımı, kamera, sensör ve yapay zeka altyapısına önemli miktarda ön yatırım gerektirir. Daha küçük belediyeler bu masrafları başlangıçta karşılamakta zorlanabilir.
• Gizlilik endişeleri: Sürekli görsel izleme, şehir sakinleri arasında gözetim ve kişisel gizlilik hakkında endişelere yol açabilir.
• Altyapı zorlukları: Eski şehirler, büyük ölçekli uygulama için gereken dijital altyapıdan (örneğin, kararlı bağlantı, güç veya sensör ağları) yoksun olabilir.

Öne çıkanlar#

Akıllı şehirler, altyapıyı daha iyi korumak için bilgisayarlı görü kullanarak kentsel yaşamı dönüştürüyor. Gerçek zamanlı izleme ve öngörücü içgörülerle bu teknoloji, şehirlerin sorunlara daha hızlı yanıt vermesine, kaynakları daha verimli kullanmasına ve sakinleri güvende tutmasına yardımcı oluyor. Belediyeler giderek daha fazla tepkisel düzeltmelerden proaktif, veri odaklı planlamaya geçiş yapıyor.

İleriye bakıldığında, yapay zeka ve bilgisayarlı görü, şehirleri daha yeşil, daha adil ve daha verimli hale getirmede muhtemelen daha büyük bir rol oynayacak. Dijital ikizler ve üretken yapay zeka gibi araçlar, planlamacıların yeni fikirleri test etmelerine, kamu hizmetlerini iyileştirmelerine ve erişimdeki boşlukları kapatmalarına olanak tanıyarak bu teknolojileri tamamlıyor. Birlikte, bu yenilikler sadece daha akıllı ve daha güvenli değil, aynı zamanda toplumlarının ihtiyaçlarına daha duyarlı kentsel ortamların şekillenmesine yardımcı oluyor.

Bilgisayarlı görü hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Çözüm sayfalarımızda imalatta YZ ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü ile ilgili çeşitli uygulamaları keşfedin. Vision AI ile hemen başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın.