Şehir bakım çalışmalarında bilgisayarlı görünün rolü

Bir şehrin bakımını sürdürmek için çok emek harcanır, ancak bu işlerin çoğu fark edilmez. Örneğin bakım ekipleri geceleri yolları onarır, atıkları temizler, aydınlatmaları kontrol eder ve şehrin güvenli ve işlevsel kalmasını sağlar.

Yıpranmış yollar, tıkalı giderler ve bozuk sokak lambaları ilk bakışta önemsiz görünebilir. Ancak kontrol edilmeden bırakılırlarsa hızla daha büyük sorunlara dönüşebilirler. Bu rutin bakım çalışmaları kamu güvenliği açısından önemlidir. Bununla birlikte, nüfus artışı ve belediye personelinin sınırlı olması, geleneksel bakım yöntemlerinin ihtiyacı karşılamasını zorlaştırabilir.

Görsel verileri işlemeye ve anlamaya odaklanan bir YZ dalı olan bilgisayarlı görü, akıllı şehirlerdeki günlük bakım işleri için daha hızlı ve verimli bir yaklaşım sunar. Görüntü akışlarını veya hava görüntülerini analiz eden görsel YZ çözümleri, sorunları otomatik olarak algılayıp izleyerek elle çalışan ekiplerin yükünü azaltabilir.

Şehirler, Ultralytics YOLO11 gibi gelişmiş bilgisayarlı görü modellerini kullanarak atıkları, çukurları veya düşen dalları belirleyebilir. Nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görsel YZ görevleri, bakım ekiplerinin hızlı yanıt vermesine ve kamusal alanları düzenli, temiz ve güvenli tutmasına yardımcı olabilir.

Şekil 1. Ultralytics YOLO11'in nesne tespiti özellikleriyle atıkların tespiti. (Kaynak)

Bu yazıda bilgisayarlı görünün kentsel bakımı nasıl desteklediğini, yaygın uygulamalardan bazılarını ve sunduğu faydaları inceleyeceğiz.

Şehir bakımında bilgisayarlı görüye genel bakış#

Kentsel yönetimler, şehir altyapısını daha iyi anlamak ve yönetmek için bilgisayarlı görü gibi teknolojilerden yararlanıyor. Görsel veriler drone'lar, kameralar ve sensörler aracılığıyla toplanıyor, ardından hızlı ve doğru bilgiler elde etmek için Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleriyle işleniyor.

Örneğin akıllı şehirlerde, şehir ekiplerinin grafitileri hızla temizlemesine ve kamusal alanları davetkâr tutmasına yardımcı olmak için hava görüntüleri ve sokak düzeyindeki kameralar aracılığıyla grafiti tespiti otomatik olarak yapılıyor.

Akıllı şehir sistemlerini mümkün kılan temel bilgisayarlı görü görevlerinden bazıları şöyle:

• Nesne algılama: Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, bir görüntüdeki veya video akışındaki belirli nesneleri tanımlayıp konumlandırabilir. Kentsel bakımda bu, ekiplerin trafik konileri, çöp kutuları veya ilgilenilmesi gereken kırık sokak tabelaları gibi nesneleri algılamasına yardımcı olur.
• Görüntü sınıflandırma: Bir görüntünün görünümüne göre görüntünün tamamına bir etiket atar. Örneğin yolların hava görüntüleri temiz, çatlak veya su basmış olarak sınıflandırılabilir; bu da ekiplerin farklı durumları daha verimli biçimde ayırıp bunlara yanıt vermesine yardımcı olur.
• Nesne izleme: İzleme, hareketli nesnelerin yollarını belirlemek için video kareleri boyunca takip edilmesidir. Şehirlerde araçları ve yayaları izlemeye yardımcı olarak trafik yönetimini ve güvenliği iyileştirir.
• Örnek segmentasyonu: Bu teknik, aynı nesnenin ayrı örneklerini birbirinden ayırır. Şehir ortamlarında daha iyi izleme ve bakım için birden fazla sokak lambasını, ağacı veya park hâlindeki aracı ayırt etmek amacıyla kullanılabilir.

Şehir bakımı uygulamalarında bilgisayarlı görü#

Bilgisayarlı görünün şehir bakımını nasıl desteklediğini artık daha iyi anladığımıza göre, gerçek dünyadaki bazı uygulamalarını inceleyelim.

Yapay zekâyla akıllı altyapı denetimi#

Yer altı giderlerinin bakımı zorlu ama temel bir iştir; çünkü hasarlar ciddi sağlık veya çevre sorunlarına yol açabilir. Bu denetimleri daha güvenli ve verimli hâle getirmek için artık bilgisayarlı görü kullanılıyor. Tünelleri incelemek ve gaz seviyeleri, sıcaklık ve hasar gibi konularda gerçek zamanlı veriler toplamak için kameralı, sensörlü ve Işık Algılama ve Mesafe Ölçme (LiDAR) sistemli dronelar kullanılıyor.

ABD'nin Michigan eyaletindeki Macomb County, teknolojinin yer altı denetimlerini nasıl iyileştirdiğine iyi bir örnektir. 2016'da meydana gelen bir boru hattı çökmesinin ardından ilçe, elle yapılan kontrollerden uzaklaşıp otomatik sistemler kullanmaya başladı.

Artık yer altı tünellerini güvenle incelemek için Elios 3 ve Asio X gibi droneları kullanıyorlar. Drone'lar video ve sensör verileri topluyor; ardından bu veriler, yapısal sorunları tespit etmek için bilgisayarlı görüyle analiz ediliyor. Bu yönteme geçtiklerinden beri ilçe, denetim maliyetlerini yaklaşık %40 azalttı ve ekiplerin çalışmalarını çok daha güvenli hâle getirdi.

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

Kamuya açık yol çalışmalarında bilgisayarlı görü#

Benzer şekilde, yolların bakımını yapmak ve trafiği yönetmek bir şehrin sorunsuz işlemesini sağlamanın önemli bir parçasıdır. Yoğun trafik ve hava koşulları nedeniyle yollar zamanla yıpranabilir; çatlaklar, çukurlar ve hasarlı tabelalar ortaya çıkabilir.

Bu sorunu çözmek için pek çok şehir, yol koşullarını ve trafiği gerçek zamanlı olarak izlemek üzere bilgisayarlı görüyle çalışan dronlar ve araçlara monte edilmiş kameralar kullanıyor. Bu teknoloji sorunları erkenden fark etmeye, güvenliği artırmaya, tıkanıklığı azaltmaya ve onarımları daha hızlı ve isabetli yapmaya yardımcı oluyor.

Hindistan'ın Ahmedabad kentinin, yolları gerçek zamanlı olarak tarayan YZ destekli araç içi kameraları belediye araçlarına yerleştirmesinin nedeni tam da bu. Bu kameralar çukurları, çatlakları ve yüzey aşınmasını algılayıp hasarın görüntülerini kaydediyor ve coğrafi etiketlerini ekliyor. Toplanan veriler, yetkililerin onarımlara öncelik vermek üzere raporlar ve ısı haritaları oluşturduğu bir kontrol merkezine gönderiliyor; böylece yol bakımı hızlanıyor.

Şekil 3. Bilgisayarlı görüyle boyut tahmini yaparak çukur tespitine bir örnek. (Kaynak)

Bilgisayarlı görüyle şehirlerdeki yeşil alanların izlenmesi#

İnsan nüfusu arttıkça şehirler genişliyor ve şehirler genişledikçe yeşil alanlar küçülüyor. Ne yazık ki bu durum hava kalitesini, sıcaklığı ve yaban hayatını olumsuz etkileyebilir. Ağaçlar karbondioksiti emmeye, kentsel alanları serinletmeye ve biyolojik çeşitliliği desteklemeye yardımcı olur.

Çevre dostu olmaya odaklanan pek çok şehir, yeşil alanları izlemek için dronlardan, görü modellerinden, LiDAR'dan ve coğrafi bilgi sistemlerinden (GIS) yararlanmaya başlıyor. Bu teknolojiler ağaçların konumlarını haritalamaya, sağlık durumlarını değerlendirmeye ve koruma, yeniden ağaçlandırma ve kentsel gelişim çalışmalarına yön vermeye yardımcı oluyor. Bu sayede yeşil alan yönetimi daha isabetli hâle geliyor; bu da sürdürülebilir şehir planlaması için kritik önem taşıyor.

Şekil 4. Yüksek çözünürlüklü hava verileri kullanılarak kent ağaçlarının belirlenmesi. (Kaynak)

İlginç bir örnek, hava kirliliğiyle mücadele eden Hindistan'ın Yeni Delhi şehridir. Sorunu ele almak için Orman Araştırma Enstitüsü öncülüğünde dört yıllık bir ağaç sayımı başlattılar.

Drone'lar, LiDAR ve GIS kullanarak kent ağaçlarının türlerini, sağlık durumlarını ve konumlarını izleyip haritalandırıyorlar. Bu teknoloji kullanımı, şehrin yeşil alanlarını daha etkili yönetmesine yardımcı oluyor; bu da hava kalitesini iyileştirebilir ve Hindistan'ın 2070 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşma hedefini destekleyebilir.

Kentsel planlama ve izlemede Vision AI uygulamaları#

Kaçak yapılaşma şehirlerde ciddi sorunlara yol açar. Yolları kapatabilir, kamu hizmetleri üzerinde baskı oluşturabilir ve planlı gelişimi engelleyebilir. Bu sorunla mücadelede giderek yaygınlaşan bir yaklaşım, farklı zamanlarda çekilmiş hava görüntülerini karşılaştırmak için bilgisayarlı görü kullanmaktır. Böylece binalardaki veya arazi kullanımındaki küçük değişiklikler bile erkenden algılanabilir ve sorun büyümeden yetkililerin harekete geçmesi sağlanır.

Örneğin Almanya'nın Bavyera eyaletinde araştırmacılar, uydu görüntülerini ve coğrafi haritaları analiz ederek izinsiz yapıları tespit etmek için yapay zekâ ve bilgisayarlı görü kullanan yöntemler geliştirdi. Ayrıca yüzey yüksekliğindeki değişimleri zaman içinde izleyen Zamansal Dijital Yüzey Modeli'nden (tDSM) yararlandılar.

Araştırmacılar bu araçları birleştirerek yükseklik değişimlerini izleyip görüntüleri karşılaştırmak suretiyle yeni yapıları belirleyebilir. Bu yaklaşım, yerel yönetimlerin yapı mevzuatını daha etkili uygulamasına, sürdürülebilir kalkınmayı planlamasına ve doğru kayıtlar tutmasına yardımcı olur.

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

Şehir bakımında bilgisayarlı görünün avantajları ve dezavantajları#

Akıllı şehir bakımında bilgisayarlı görü kullanmanın başlıca avantajlarından bazıları şunlardır:

• Ölçeklenebilir kapsama: Bilgisayarlı görü, CCTV veya dronlar gibi mevcut altyapıyı kullanarak geniş kentsel alanları izleyebilir ve elle denetim ihtiyacını azaltabilir.
• Kaynakların dinamik kullanımı: Gerçek zamanlı analiz, görevleri aciliyetlerine göre önceliklendirmeye yardımcı olarak bakımı daha verimli ve uygun maliyetli hâle getirir.
• Daha hızlı acil durum uyarıları: Yapay zekâ destekli görsel sistemler yangın, kaza veya sel gibi olayları neredeyse anında tespit ederek daha hızlı müdahaleye ve hasarın azalmasına olanak tanır.

Bilgisayarlı görü sistemleri şehirlerin bakımına güvenilir destek sağlasa da bazı sınırlamaları vardır. Bu teknolojileri kullanırken göz önünde bulundurman gereken birkaç temel nokta şunlardır:

• Yüksek başlangıç maliyetleri: Bilgisayarlı görü sistemlerini devreye almak için kameralara, sensörlere ve yapay zekâ altyapısına önemli bir ilk yatırım gerekir. Küçük belediyeler bu masrafları başlangıçta karşılamakta zorlanabilir.
• Gizlilik endişeleri: Sürekli görsel izleme, şehir sakinleri arasında gözetim ve kişisel gizlilikle ilgili endişelere yol açabilir.
• Altyapı zorlukları: Eski şehirler, geniş ölçekli uygulama için gereken dijital altyapıdan (ör. istikrarlı bağlantı, güç veya sensör ağları) yoksun olabilir.

Önemli çıkarımlar#

Akıllı şehirler, altyapıyı daha iyi yönetmek için bilgisayarlı görüden yararlanarak kentsel yaşamı dönüştürüyor. Gerçek zamanlı izleme ve öngörüye dayalı içgörüler sayesinde bu teknoloji, şehirlerin sorunlara daha hızlı yanıt vermesine, kaynakları daha verimli kullanmasına ve sakinleri güvende tutmasına yardımcı oluyor. Belediyeler giderek tepkisel çözümlerden proaktif, veriye dayalı planlamaya geçiyor.

İleriye baktığımızda yapay zekâ ve bilgisayarlı görü, şehirleri daha yeşil, daha adil ve daha verimli hâle getirmede muhtemelen daha büyük rol oynayacak. Dijital ikizler ve üretken yapay zekâ gibi araçlar, planlamacıların yeni fikirleri denemesine, kamu hizmetlerini iyileştirmesine ve erişimdeki eşitsizlikleri gidermesine olanak tanıyarak bu teknolojileri tamamlıyor. Bu yenilikler birlikte, yalnızca daha akıllı ve güvenli değil, aynı zamanda topluluklarının ihtiyaçlarına daha duyarlı kentsel ortamların şekillenmesine yardımcı oluyor.

Bilgisayarlı görü hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katıl ve GitHub depomuzu incele. Çözümler sayfalarımızda üretimde yapay zekâ ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü ile ilgili çeşitli uygulamaları keşfet. Görsel yapay zekâdan yararlanmaya başlamak için lisans seçeneklerimize göz at.