Şehir bakım görevlerinde bilgisayarla görmenin rolü

Bir şehrin bakımı için pek çok çalışma yapılır, ancak bu görevlerin çoğu fark edilmez. Örneğin, geceleri bakım ekipleri yolları onarmak, atıkları temizlemek, ışıkları kontrol etmek ve şehrin güvenli ve işlevsel kalmasını sağlamak için çalışır.

Bozuk yollar, tıkalı kanalizasyonlar ve kırık sokak lambaları başlangıçta küçük görünebilir. Ancak kontrol edilmezlerse, hızla daha büyük sorunlara dönüşebilirler. Bu rutin bakım görevleri kamu güvenliği için önemlidir. Ancak, artan nüfus ve sınırlı belediye personeli ile geleneksel bakım yöntemleri yetişmekte zorlanabilir.

Görsel verileri işlemeye ve anlamaya odaklanan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarla görme, akıllı şehirlerde günlük bakım için daha hızlı ve daha verimli bir yaklaşım sunuyor. Vision AI çözümleri, video akışlarını veya hava görüntülerini analiz ederek sorunları otomatik olarak tespit edip izleyebilir ve manuel ekiplerin yükünü azaltabilir.

Şehirler, Ultralytics YOLO11 gibi gelişmiş bilgisayarla görme modellerini kullanarak atıkları, çukurları veya düşen dalları belirleme gibi görevleri kolayca gerçekleştirebilir. Nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görsel yapay zeka görevleri, bakım ekiplerinin hızlı bir şekilde yanıt vermesine ve kamusal alanları düzenli, temiz ve güvenli tutmasına yardımcı olabilir.

‍

Bu makalede, bilgisayarla görmenin kentsel bakımı nasıl desteklediğini, bazı yaygın uygulamaları ve sunduğu faydaları inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Şehir bakımında bilgisayarla görmeye genel bir bakış

Kentsel yetkililer, şehir altyapısını daha iyi anlamak ve yönetmek için bilgisayarla görme gibi teknolojileri kullanıyor. Görsel veriler dronlar, kameralar ve sensörler aracılığıyla toplanıyor, ardından hızlı ve doğru içgörüler elde etmek için YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri kullanılarak işleniyor. 

Örneğin, akıllı şehirlerde bilgisayarlı görü, havadan çekilen görüntüler ve sokak seviyesindeki kameralar aracılığıyla grafitileri otomatik olarak tespit etmek için kullanılıyor ve şehir ekiplerinin grafitileri hızla temizlemesine ve kamusal alanları sıcak tutmasına yardımcı oluyor.

İşte akıllı şehir sistemlerini mümkün kılan bazı temel bilgisayarla görme görevlerine bir bakış

• Nesne algılama: YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri, bir görüntü veya video akışındaki belirli nesneleri tanımlayabilir ve konumlandırabilir. Kentsel bakımda bu, ekiplerin dikkat edilmesi gerekebilecek trafik konileri, çöp kutuları veya kırık sokak işaretleri gibi öğeleri tespit etmesine yardımcı olur.

• Görüntü sınıflandırma: Görüntünün görünümüne göre görüntünün tamamına bir etiket atar. Örneğin, yolların havadan çekimleri temiz, çatlak veya su basmış olarak sınıflandırılabilir ve ekiplerin farklı senaryoları daha verimli bir şekilde sıralamasına ve bunlara yanıt vermesine yardımcı olur.

• Nesne izleme: İzleme, yollarını takip etmek için video kareleri boyunca hareketli nesneleri izlemek için kullanılır. Şehirlerde, araçların ve yayaların izlenmesine yardımcı olarak trafik yönetimini ve güvenliğini geliştirir.

• Örnek segmentasyonu: Bu teknik, aynı nesnenin ayrı ayrı örneklerini ayırır. Şehir ortamlarında, daha iyi izleme ve bakım için birden fazla sokak lambası, ağaç veya park edilmiş araç arasında ayrım yapmak için kullanılabilir.

Şehir bakım uygulamalarında bilgisayar görüşü

Artık bilgisayarla görmenin şehir bakımını nasıl desteklediği konusunda daha iyi bir fikrimiz olduğuna göre, gerçek dünyadaki bazı uygulamalarını inceleyelim.

Yapay zeka ile akıllı altyapı denetimi

Yeraltı drenajlarının bakımı zorlu ancak gerekli bir iştir çünkü hasar ciddi sağlık veya çevre sorunlarına yol açabilir. Artık bu denetimleri daha güvenli ve daha verimli hale getirmek için bilgisayarlı görüş kullanılıyor. Tünelleri kontrol etmek ve gaz seviyeleri, sıcaklık ve hasar gibi konularda gerçek zamanlı veri toplamak için kameralı, sensörlü ve Işık Algılama ve Mesafe Ölçme (LiDAR) sistemli dronlar kullanılıyor.

ABD'nin Michigan eyaletindeki Macomb County, teknolojinin yeraltı denetimlerini nasıl geliştirdiğine dair harika bir örnek. İlçe, 2016 yılında yaşanan bir boru hattı çökmesinin ardından manuel kontrollerden uzaklaşarak otomatik sistemler kullanmaya başladı. 

Şimdi, yeraltı tünellerini güvenli bir şekilde keşfetmek için Elios 3 ve Asio X gibi dronlar kullanıyorlar. Dronlar video ve sensör verileri topluyor ve bu veriler daha sonra bilgisayar görüşü ile analiz edilerek yapısal sorunlar tespit ediliyor. Bu yaklaşıma geçildiğinden beri, ilçe denetim maliyetlerini neredeyse %40 oranında azalttı ve ekipler için işi çok daha güvenli hale getirdi.

‍

Kamu yol çalışmaları için bilgisayarla görme

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

Bunun üstesinden gelmek için, birçok şehir artık yol koşullarını ve trafiği gerçek zamanlı olarak izlemek için bilgisayar görüşü ile desteklenen dronlar ve araca monte kameralar kullanıyor. Bu teknoloji sorunların erkenden tespit edilmesine, güvenliğin artırılmasına, sıkışıklığın azaltılmasına ve onarımların daha hızlı ve daha doğru yapılmasına yardımcı oluyor.

İşte tam da bu nedenle Hindistan'ın Ahmedabad kenti, belediye araçlarını yolları gerçek zamanlı olarak tarayan yapay zeka destekli kameralarla donatıyor. Bu kameralar çukurları, çatlakları ve yüzey aşınmasını tespit ederek görüntüleri yakalıyor ve hasarı coğrafi olarak etiketliyor. Toplanan veriler bir kontrol merkezine gönderiliyor ve burada yetkililer onarımlara öncelik vermek için raporlar ve ısı haritaları oluşturarak yol bakımının hızlandırılmasına yardımcı oluyor.

‍

Şehirlerdeki yeşil alanların bilgisayar görüşü ile izlenmesi

İnsan nüfusu arttıkça şehirler genişliyor ve şehirler genişledikçe yeşil alanlar azalıyor. Ne yazık ki bu durum hava kalitesini, sıcaklığı ve yaban hayatını olumsuz etkileyebilir. Ağaçlar karbon gazlarının emilmesine, kentsel alanların soğutulmasına ve biyolojik çeşitliliğin desteklenmesine yardımcı olur. 

Yeşile odaklanan birçok şehir, yeşil örtüyü izlemek için insansız hava araçları, görüntü modelleri, LiDAR ve coğrafi bilgi sistemleri (GIS) kullanmaya başlıyor. Bu teknolojiler ağaçların konumlarını haritalamaya, sağlıklarını değerlendirmeye ve koruma, yeniden dikme ve geliştirme çabalarına rehberlik etmeye yardımcı oluyor. Bu da yeşil alan yönetiminin daha doğru ve sürdürülebilir kentsel planlama için gerekli hale gelmesine yardımcı oluyor.

‍

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

Drone'lar, LiDAR ve CBS kullanarak kent ağaçlarını haritalandırıyor ve izliyorlar - türlerini, sağlıklarını ve konumlarını takip ediyorlar. Bu teknoloji kullanımı, kentin yeşil alanlarını daha etkin bir şekilde yönetmesine yardımcı olarak hava kalitesini artırabilir ve Hindistan'ın 2070 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşma hedefini destekleyebilir.

Kentsel planlama ve izlemede vizyon yapay zeka uygulamaları

Kaçak yapılaşma şehirlerde ciddi sorunlar yaratmaktadır. Yolları kapatabilir, kamu hizmetleri üzerinde baskı oluşturabilir ve planlı gelişime engel olabilir. Bunu ele almak için ortaya çıkan bir yaklaşım, zaman içinde çekilen hava görüntülerini karşılaştırmak için bilgisayarla görmeyi kullanıyor. Bu sayede binalardaki ya da arazi kullanımındaki küçük değişiklikler bile erkenden tespit edilebiliyor ve yetkililer sorun büyümeden müdahale edebiliyor.

Örneğin, Almanya'nın Bavyera eyaletinde araştırmacılar, izinsiz binaları tespit etmek amacıyla uydu görüntülerini ve jeo-uzamsal haritaları analiz etmek için yapay zeka ve bilgisayar görüşü kullanan yöntemler geliştirdiler. Ayrıca, zaman içinde yüzey yüksekliğindeki değişiklikleri izleyen Geçici Dijital Yüzey Modeli'nden (tDSM) de yararlandılar. 

Bu araçları bir araya getiren araştırmacılar, yükseklik değişimlerini izleyerek ve görüntüleri karşılaştırarak yeni yapıları tespit edebiliyor. Bu yaklaşım, yerel yönetimlerin bina yönetmeliklerini daha etkin bir şekilde uygulamasına, sürdürülebilir kalkınma için planlama yapmasına ve doğru kayıtlar tutmasına yardımcı olur.

‍

Şehir bakımında bilgisayarla görmenin artıları ve eksileri

İşte akıllı şehir bakımı için bilgisayarla görmeyi kullanmanın bazı temel faydaları:

• Ölçeklenebilir kapsama alanı: Bilgisayarlı görü, CCTV veya dronlar gibi mevcut altyapıyı kullanarak geniş kentsel alanları izleyebilir ve manuel denetim ihtiyacını azaltır.
  
  
• Dinamik kaynak kullanımı: Gerçek zamanlı analiz, görevlerin aciliyete göre önceliklendirilmesine yardımcı olarak bakımı daha verimli ve uygun maliyetli hale getirir.
  
  
• Daha hızlı acil durum uyarıları: Yapay zeka destekli görüş sistemleri yangın, kaza veya sel gibi olayları neredeyse anında tespit ederek daha hızlı müdahale edilmesini ve hasarın azaltılmasını sağlayabilir.

Bilgisayarlı görüş sistemleri şehirleri korumak için güvenilir destek sağlarken, bazı sınırlamaları da beraberinde getirir. İşte bu teknolojileri kullanırken akılda tutulması gereken birkaç temel faktör:

• Yüksek başlangıç maliyetleri: Yapay görme sistemlerinin kurulması kameralar, sensörler ve yapay zeka altyapısı için önemli miktarda ön yatırım gerektirir. Daha küçük belediyeler başlangıçta bu masrafları karşılamakta zorlanabilir.
  
  
• Gizlilik endişeleri: Sürekli görsel izleme, şehir sakinleri arasında gözetim ve kişisel mahremiyet konusunda endişelere yol açabilir.
  
  
• Altyapı zorlukları: Eski şehirler, büyük ölçekli uygulama için gereken dijital altyapıdan yoksun olabilir (örneğin, istikrarlı bağlantı, güç veya sensör ağları).

Önemli çıkarımlar

Akıllı şehirler, altyapıyı daha iyi korumak için bilgisayar vizyonunu kullanarak kentsel yaşamı dönüştürüyor. Gerçek zamanlı izleme ve tahmine dayalı içgörülerle bu teknoloji, şehirlerin sorunlara daha hızlı yanıt vermesine, kaynakları daha verimli kullanmasına ve sakinleri güvende tutmasına yardımcı oluyor. Belediyeler giderek artan bir şekilde reaktif düzeltmelerden proaktif, veri odaklı planlamaya geçiş yapıyor.

Geleceğe baktığımızda, yapay zeka ve bilgisayarla görme, şehirlerin daha yeşil, daha adil ve daha verimli hale getirilmesinde muhtemelen daha büyük bir rol oynayacaktır. Dijital ikizler ve üretken yapay zeka gibi araçlar, planlamacıların yeni fikirleri test etmesine, kamu hizmetlerini iyileştirmesine ve erişimdeki boşlukları kapatmasına olanak tanıyarak bu teknolojileri tamamlıyor. Bu yenilikler birlikte, yalnızca daha akıllı ve daha güvenli değil, aynı zamanda toplumlarının ihtiyaçlarına daha duyarlı kentsel ortamların şekillenmesine yardımcı oluyor.

Bilgisayarla görme hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Çözüm sayfalarımızda üretimde yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görme ile ilgili çeşitli uygulamaları keşfedin. Vision AI ile çalışmaya başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın.