17 Şubat 2023
Yapay zeka ve YOLOv5'in kentsel kalite ölçümünde nasıl yenilikler yaptığını, etkili politika oluşturmaya nasıl yardımcı olduğunu ve kentsel zorlukların üstesinden nasıl geldiğini keşfedin. Ultralytics'in etkisini keşfedin.
Kentsel alanların kalitesinin doğru bir şekilde ölçülmesi, yoksulluk, altyapı, ulaşım, sağlık ve güvenlik gibi kent sakinlerinin karşılaştığı çeşitli zorlukların üstesinden gelen etkili politikalar oluşturmada kritik bir öneme sahiptir. Bununla birlikte, suç oranları, gelir düzeyleri ve konut koşulları gibi sosyoekonomik verileri ara sıra yapılan vatandaş anketleriyle toplama gibi geleneksel yöntemler yetersizdir, çünkü bunlar seyrek, pahalıdır ve insan algısına dayanır, bu da mahalle düzeyindeki koşulların güncel olmayan bir resmini ortaya çıkarır.
Bu alanda yapay zeka kullanımı hızla popülerlik kazanmakta olup, araştırmacılar kentsel yayılmayı ölçmek için uydu görüntüleriyle ve gelişmekte olan ülkelerde büyük ölçekli yoksulluk, zenginlik ve gelir haritaları oluşturmak için makine öğrenimi projeleriyle deneyler yapmaktadır. Bu gelişmelere rağmen, kentsel ortamlardaki fiziksel manzara ve zaman içinde nasıl değiştiği henüz tam olarak keşfedilmemiştir.
Andrea Vallebueno'ya göre, "kentsel alanın kalitesini, zaman içindeki değişimini ve sunduğu mekansal eşitsizliği belgeleyen yeterli bir ölçü bulunmamaktadır." Andrea, bu boşluğu doldurmak için ortak yazarı Yong Suk Lee ile birlikte çalışarak yüksek frekanslı Google Street View görüntülerini kullandı ve sokak segmenti düzeyinde panel verileri oluşturarak bu alanda öncü oldular.
Andrea Vallebueno, Stanford Üniversitesi'nin Düzenleme, Değerlendirme ve Yönetişim Laboratuvarı'nda Hesaplamalı Bilim Araştırma Görevlisidir.
Andrea'nın veri bilimini sosyal fayda uygulamaları için kullanma tutkusu, onu makine öğrenimi ve vizyon yapay zekasını keşfetmeye yöneltti. Ekonomi alanında lisans derecesi ve Stanford'dan Veri Bilimi alanında yüksek lisans derecesi olan Andrea, yaklaşık bir buçuk yıldır YOLOv5 kullanıyor.
Andrea, Meksiko'da çocukken, zenginleri yoksullardan ayıran büyük bir beton duvarın bulunduğu Santa Fe gibi mahalleler arasındaki çarpıcı eşitsizliklerin son derece farkındaydı. Bir veri bilimci araştırmacısı olarak Vallebueno, geleneksel ekonomik verilerin bu aşırı farklılıkları nasıl göz ardı ettiğinden, eşitsizlik ve kentsel gerileme göstergelerini nasıl gizlediğinden endişe duymaya başladı. Dünya çapında şehirlere taşınan insan sayısındaki artışla birlikte, ayrıntılı veri eksikliğinin daha da acil bir sorun haline geleceğini fark etti.
Andrea ve Yong, kentsel çöküşün objektif bir ölçüsünü oluşturmayı amaçladılar. Kentsel çöküşün göstergesi olan sekiz kentsel özelliği yakalamak için Google Street View görüntülerinde nesne tespiti kullandılar. Çıkarım hızı ve kullanım durumları için çok önemli olan bağlamsal bilgilerin kullanımı nedeniyle YOLOv5'i seçtiler.
Eğitilmiş model, San Francisco, Meksiko ve South Bend'deki farklı mahallelerden 114.000 sokak görünümü görüntüsünde çıkarım çalıştırmak için kullanıldı. Sekiz özelliğin tespitleri, kentsel çöküş endeksleri oluşturmak ve zaman içinde kentsel çöküş insidansındaki değişimi ölçmek için sokak segmenti düzeyinde toplandı.
Andrea ve ekibi, YOLOv5 ile çalışmanın inanılmaz derecede kolay olduğunu ve zamanlarının çoğunu veri kümelerini düzenlemeye ve modellerini eğitmeye harcadıklarını gördüler. Deney izleme araçlarıyla entegrasyonu ve süreci çok daha erişilebilir hale getiren sınırlayıcı kutuların otomatik olarak öğrenilmesini takdir ettiler.
Andrea ve ekibi, kentsel kalitenin ölçütünü, fiziksel kentsel çevrenin olumlu özelliklerini de içerecek şekilde genişletmekten ve bu endekslerin farklı kentsel mahallelerdeki performansını test etmekten heyecan duyuyor.
San Francisco, Tenderloin semtinde zaman içinde evsiz barınak olarak kullanılan çadır/brandaların model tespitlerinin görselleştirilmesi.
YZ'ye yeni başlayanlar için Andrea, tutku duydukları bir problem veya araştırma sorusu bulmalarını ve tüm YZ yaşam döngüsünden geçmelerini öneriyor. Bunun, sezgi oluşturmanın ve modellerinin sınırlamalarını anlamanın en iyi yollarından biri olduğuna inanıyor.
YZ, üniversiteler ve araştırmacılar için giderek daha önemli bir araç haline geliyor; çünkü karmaşık veri kümelerini keşfetmelerini ve anlamalarını sağlayarak bulgularını daha doğru ve güvenilir hale getiriyor. Araştırmacılar, YZ'den yararlanarak kentsel alanlar ve şehirde yaşayanların karşılaştığı zorluklar hakkında daha kapsamlı bir anlayış oluşturabilir, bu da daha iyi politikalara ve çözümlere yol açar.
Andrea'nın YOLOv5 ile ilgili deneyimini okuduğunuz için teşekkürler! Siz de deneyiminizi paylaşmak ister misiniz? Bizi her yerde @Ultralytics etiketiyle kendi Ultralytics YOLO kullanım örneğinizle etiketleyin, biz de çalışmanızı ML topluluğuna tanıtalım.
