YOLO Vision 2025'i kaçırmayın!
25 Eylül 2025
10:00 — 18:00 BST
Hibrit etkinlik
Yolo Vision 2024

Bisiklette bilgisayarlı görü kullanımı

Abdelrahman Elgendy

4 dakika okuma

20 Şubat 2025

Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modellerinin, bisikletlileri takip ederek, kaskları tespit ederek ve gelişmiş yol farkındalığı için hızı analiz ederek bisiklet güvenliğini nasıl artırdığını keşfedin.

Bisiklet, sürdürülebilir bir ulaşım aracı, rekabetçi bir spor ve bir fitness aktivitesi olarak popülaritesini artırdı. Ancak, güvenlik endişeleri, altyapı sınırlamaları ve daha iyi yol entegrasyonu ihtiyacı, dünya çapındaki bisikletliler için temel sorunlar olmaya devam ediyor. Son çalışmalara göre, Ontario'da 2024'te bisikletli ve yaya ölümlerinde önemli bir artış yaşandı; bisikletli ölümleri ikiye katlanırken, yaya ölümleri bir önceki yıla göre %82 arttı.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için, yapay zeka (AI) ve bilgisayarlı görü modelleri gibi Ultralytics YOLO11, bisiklet güvenliğini artırmak, altyapıyı optimize etmek ve genel sürüş deneyimlerini iyileştirmek için kullanılabilir. Gerçek zamanlı nesne tespiti, izleme ve analizden yararlanarak, Görüntü İşleme Yapay Zekası bisiklet güvenliğini artırabilir, trafik planlaması için içgörüler sağlayabilir ve hatta kask kullanımı gibi düzenleyici uyumluluğu tespit edebilir.

Ek olarak, bilgisayarlı görü, şehir planlamacılarının bisikletli hareket düzenlerini izlemesine yardımcı olarak, daha iyi tasarlanmış bisiklet şeritlerine ve daha güvenli yol entegrasyonuna olanak tanıyor. Eğlence ve profesyonel bisikletçiler için, yapay zeka destekli görüntü sistemleri, hız takibi, yol tehlikesi tespiti ve navigasyon desteğine yardımcı olarak bisikleti hem daha güvenli hem de daha erişilebilir hale getirebilir.

Bu makalede, bisikletlilerin karşılaştığı zorlukları, bilgisayarlı görünün nasıl yardımcı olabileceğini ve yapay zeka destekli görüntü sistemlerinin bisikletteki bazı gerçek dünya uygulamalarını keşfedeceğiz.

Günümüzde bisiklet sürmeyle ilgili zorluklar ve endişeler

Bisiklet sürmenin giderek artan popülaritesine rağmen, hem güvenliği hem de erişilebilirliği etkileyen çeşitli zorluklar bulunmaktadır:

  • Bisiklet güvenliği riskleri: Bisikletliler, dikkatsiz sürücüler, kötü yol koşulları ve yetersiz bisiklet altyapısı nedeniyle tehlikelerle karşı karşıya kalan en savunmasız yol kullanıcıları arasındadır. Gerçek zamanlı güvenlik önlemlerinin eksikliği kaza risklerini artırır.
  • Trafik entegrasyon sorunları: Birçok şehirde hala özel bisiklet şeritleri bulunmamaktadır, bu da bisikletlileri motorlu taşıtlarla yolları paylaşmaya zorlayarak çarpışma olasılığını artırmaktadır.
  • Kentsel planlama için veri eksiklikleri: Motorlu taşıtlardan farklı olarak, bisikletler genellikle büyük ölçekli trafik izleme sistemlerinde takip edilmez, bu da şehir planlamacılarının bisiklet rotalarını optimize etme yeteneğini sınırlar.
  • Kask uyumu ve uygulanması: Kasklar yaralanma risklerini önemli ölçüde azaltır, ancak uyum geniş ölçüde değişir. Kask kullanımını izlemek, daha iyi güvenlik alışkanlıklarını teşvik edebilir ve politika yapıcılara etkili düzenlemeler geliştirmelerinde yardımcı olabilir.

Bu sorunları ele almak daha akıllı çözümler gerektirir ve bilgisayarlı görü teknolojisi, bisiklet güvenliğini ve verimliliğini artırmak için önemli bir araç olarak ortaya çıkmaktadır.

Bilgisayarlı görü bisikleti nasıl geliştirebilir?

Bilgisayarlı görü modelleri, nesneleri gerçek zamanlı olarak analiz edebilir, algılayabilir ve izleyebilir, bu da onları bisiklet güvenliğini ve performansını artırmak için çok uygun hale getirir. Vision AI'yı akıllı bisiklet sistemlerine entegre ederek, yapay zeka destekli kameralar ve sensörler, yol güvenliğini ve altyapı planlamasını iyileştiren gerçek zamanlı içgörüler sağlayabilir.

Bilgisayarlı görünün bisiklet güvenliğini artırabileceği temel alanlar:

  • Bisiklet güvenliği izleme: Yapay zeka destekli algılama sistemleri, çukurlar veya ani trafik sıkışıklığı gibi güvenli olmayan yol koşullarını belirleyebilir ve bisikletlilere uyarılar sağlayabilir.
  • Kask uyumu tespiti: Bilgisayarlı görü, güvenlik uygulamalarını teşvik etmek için bisikletliler arasında kask kullanımını tespit edebilir.
  • Trafik akışı analizi: Nesne algılama modelleri, bisiklet ve araç etkileşimlerini analiz ederek bisiklet altyapısının iyileştirilmesi gereken alanları belirleyebilir.
  • Daha akıllı şehir planlaması için bisikletli hareket takibi: Bisikletli yoğunluğunun ve yol kullanımının yapay zeka destekli takibi, altyapı gelişimine katkıda bulunarak şehirlerde daha iyi bisiklet sürüş koşulları sağlayabilir.

Şimdi, bilgisayarlı görü yöntemlerinin bisiklet sürüşünde nasıl uygulandığına daha yakından bakalım.

Bisiklet sürüşünde bilgisayarlı görü uygulamaları

Bisiklet sürüşündeki zorlukları ve bilgisayarlı görü modellerinin güvenliği ve erişilebilirliği nasıl artırabileceğini incelediğimize göre, şimdi gerçek dünya uygulamalarını inceleyelim. Görüntü yapay zeka destekli sistemler, bisiklet altyapısını geliştirebilir, kask kullanımını izleyebilir, güvenliği artırabilir ve yolda bisikletlilere destek olabilir.

Daha iyi bisiklet sürüşü güvenliği için bisikletleri ve insanları tespit etme ve izleme

Bisikletlilerin ve yayaların kentsel ortamlarda nasıl hareket ettiğini anlamak, trafik yönetimini, yol güvenliğini iyileştirmek ve altyapıyı optimize etmek için çok önemlidir. Bilgisayarlı görü modelleri, bisiklet şeridi yerleşimini iyileştirmek, kaza risklerini azaltmak ve genel trafik akışını iyileştirmek için değerli veriler sağlayarak bisikletleri ve yayaları gerçek zamanlı olarak tespit edebilir, izleyebilir ve sayabilir.

Görüntü yapay zeka destekli güvenlik kameraları, farklı bölgelerdeki bisiklet yoğunluğunu izleyerek şehir planlamacılarının yol tasarımlarını gerçek kullanım düzenlerine göre ayarlamasına olanak tanır. Sınıflandırma kullanarak, yapay zeka modelleri bisikletliler, bisikletler ve kasklar arasında ayrım yaparak altyapı planlaması için daha kesin veri toplanmasını sağlayabilir. Yetkililer, mevcut bisiklet şeritlerinin yeterli olup olmadığını veya ek bisiklet altyapısına ihtiyaç olup olmadığını değerlendirebilir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 1. Bilgisayarlı görü, bisikletlileri, bisikletleri ve kask kullanımını tespit ediyor.

Bisiklet ve yaya sayımı ayrıca daha iyi trafik yönetimine ve acil durumlara müdahaleye katkıda bulunabilir. Günün belirli saatlerinde yüksek sayıda bisikletli tespit edilirse, kavşaklarda bisiklet önceliğini artırmak için trafik sinyalleri ayarlanabilir.

Gerçek zamanlı tespit, segmentasyon ve sayım özelliklerinden yararlanarak, ulaşım yetkilileri kentsel planlamayı geliştirmek, bisiklet sürüşü güvenliğini iyileştirmek ve daha bisiklet dostu şehirler geliştirmek için veriye dayalı kararlar alabilir.

Güvenlik uyumluluğu için kask tespiti

Kask takmak ciddi kafa yaralanmaları riskini önemli ölçüde azaltır, ancak bisikletliler arasında uyumluluk tutarsızdır. YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, bir bisikletlinin gerçek zamanlı olarak kask takıp takmadığını tespit ederek güvenlik takibi ve uygulanmasını sağlayabilir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 2. Bilgisayarlı görü modelleri, kasklı ve kasksız bisikletlileri tanımlar.

Örneğin, yapay zeka destekli trafik izleme sistemleri, kask kullanım oranlarını tespit etmek için bisiklet şeritlerinden gelen video akışlarını analiz edebilir. Bu veriler, politika yapıcılar tarafından hedeflenen farkındalık kampanyaları uygulamak veya kask düzenlemelerini daha etkili bir şekilde uygulamak için kullanılabilir.

Ek olarak, bisiklet etkinliklerinde veya rekabetçi yarışlarda, yapay zeka destekli kask tespiti, tüm katılımcıların bir yarışa başlamadan önce güvenlik standartlarına uymasını sağlayabilir. Şehirler ve bisiklet kuruluşları, kask tespiti için Görüntü Yapay Zekasını kullanarak daha güvenli sürüş alışkanlıklarını teşvik edebilir ve sonuç olarak bisikletle ilgili yaralanma riskini azaltabilir.

Bisikletliler ve çevre araçlar için hız tahmini

Hız, hem bisikletli hem de çevredeki yol kullanıcıları için bisiklet sürüşü güvenliğinde önemli bir rol oynar. YOLO11, trafik yönetimini iyileştirmeye ve kazaları önlemeye yardımcı olan bilgiler sağlayarak bisikletlilerin ve yakındaki araçların hızını tahmin etmek için eğitilebilir.

Örneğin, yapay zeka destekli yol kenarı kameraları, hız kontrolünün gerekli olduğu kavşaklar veya dik inişler gibi yüksek riskli alanlarda bisikletli hızlarını izleyebilir. Ek olarak, bilgisayarlı görü modelleri, bisiklet şeritlerinin yakınındaki araç hızlarını izleyerek, arabaların bisikletlilerden önemli ölçüde daha hızlı hareket ettiği ve çarpışma risklerini artırabileceği alanları belirleyebilir. Bisiklet şeritlerinin yakınında aşırı araç hızları tespit edildiğinde, yapay zeka destekli sistemler, hız sınırlarını uygulamak veya bisikletli güvenliğini iyileştirmek için koruyucu bariyerler tasarlamak için bilgiler sağlayabilir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 3. YOLO11, gerçek zamanlı olarak araç hızlarını tespit ederek iyileştirilmiş yol güvenliği önlemlerini mümkün kılar.

Bisiklet hızı analizi rekabetçi sürücülere de fayda sağlayabilir. Bisikletliler, gerçek zamanlı hızlarını ve ivmelerini izlemek için Görüntü Yapay Zekasını kullanarak anında geri bildirim alabilir, bu da performanslarını iyileştirmelerine ve güvenli sürüş hızlarını korumalarına yardımcı olur.

Şehir planlamacıları, hız düzenlerini analiz ederek hız kontrol önlemleri uygulayabilir, bisiklet şeridi tasarımlarını ayarlayabilir ve tüm kullanıcılar için yol güvenliğini artırabilir.

Gelişmiş bisiklet navigasyonu için yol işaretlerini tespit etme

Şehir içi ortamlarda gezinmek, özellikle karmaşık trafik işaretleri ve yol kuralları olan bölgelerde bisikletçiler için zorlayıcı olabilir. YOLO11, yol işaretlerini gerçek zamanlı olarak tespit ederek bisikletçilerin bilgi sahibi olmasına ve yol güvenliğinin artırılmasına yardımcı olabilir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 4. YOLO11, farklı yol işaretlerini tespit eder ve sınıflandırır.

Örneğin, gidona monte edilmiş kameralar, bisiklet yolu işaretleri, dur işaretleri veya yaya geçitleri gibi trafik işaretlerini tanımak ve sınıflandırmak için Vision AI'yı kullanabilir. Bu bilgiler, önemli yol talimatlarını bildiklerinden emin olmak için görsel bir arayüz aracılığıyla bisikletçiye iletilebilir.

Bisiklet yarışları veya dayanıklılık etkinlikleri de gerçek zamanlı işaret tespitinden faydalanabilir. Yapay zeka destekli sistemler, yarış organizatörlerine katılımcıların rota işaretlerini doğru takip edip etmedikleri konusunda bilgi sağlayarak yanlış dönüşleri azaltır ve yarış güvenliğini artırır.

Yol işareti tespitini bisiklet teknolojisine entegre ederek, yapay zeka destekli navigasyon durumsal farkındalığı artırabilir ve daha güvenli bisiklet deneyimlerini destekleyebilir.

Bisiklette bilgisayar görüşünün geleceği

Yapay zeka teknolojisi ilerledikçe, bilgisayar görüşünün bisiklet deneyimlerini geliştirmede daha büyük bir rol oynaması bekleniyor. Potansiyel gelecek uygulamalarından bazıları şunlardır:

  • Gerçek zamanlı Vision AI'ya sahip akıllı bisiklet kaskları: Gelecekteki kasklar, engelleri, yol işaretlerini ve yakındaki araçları tespit eden, bisikletçilere gerçek zamanlı uyarılar sağlayan yapay zeka destekli kameralar entegre edebilir.
  • Bisikletçiler için uyarlanabilir trafik sinyalleri: Bilgisayar görüşü, kavşaklardaki bisikletçi akışını analiz edebilir ve gerçek zamanlı olarak ayarlanan bir akıllı trafik ışığı sisteminin parçası olarak trafik yönetimine yardımcı olarak bekleme sürelerini azaltır ve bisiklet güvenliğini artırır.
  • Otomatik bisiklet yolu güvenliği izleme: Yapay zeka odaklı izleme sistemleri, tehlikelere karşı bisiklet şeritlerini analiz ederek güvenli ve bakımlı kalmalarını sağlayabilir.

Bu yenilikler, yapay zeka destekli görüşün nasıl daha güvenli, daha verimli ve erişilebilir bisiklet deneyimleri yaratabileceğini vurgulamaktadır.

Önemli çıkarımlar

Bisiklet sürüşü sürdürülebilir bir ulaşım seçeneği olarak popülerlik kazanırken, YOLO11 gibi bilgisayar görüşü modelleri güvenliği, navigasyonu ve altyapı planlamasını iyileştirmek için pratik çözümler sunar. Kask tespitini, hız izlemeyi ve bisiklet takibini otomatikleştirerek, Vision AI bisiklet deneyimini geliştirebilir ve kaza risklerini azaltabilir.

İster yol tehlikelerini tespit etmek, ister navigasyonu iyileştirmek veya yapay zeka destekli güvenlik çözümlerini entegre etmek olsun, bilgisayar görüşü şehirdeki yolcular, sporcular ve eğlence amaçlı bisiklet sürücüleri için bisiklet sürüşünü dönüştürüyor. YOLO11 ve yapay zeka destekli görüş sistemlerinin bisiklet güvenliğini ve altyapı planlamasını nasıl geliştirebileceğini keşfedin.

YOLO11 ile başlayın ve bilgisayarlı görünün kullanım alanları hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katılın. YOLO modellerinin üretimden sağlık hizmetlerine kadar çeşitli sektörlerdeki gelişmeleri nasıl yönlendirdiğini keşfedin. Vizyon Yapay Zeka projelerinize bugün başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın.

Gelin, yapay zekanın geleceğini
birlikte inşa edelim!

Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın

Ücretsiz başlayın
Bağlantı panoya kopyalandı