Kavşak ve karayollar için gerçek zamanlı görü tabanlı trafik akış bilgisi hesaplama sistemlerinin geliştirilmesi

Bu çalışmada, şehir içi trafik planlamasında yardımcı araç olarak kullanılabilecek, mevcut trafik hakkında istatistiki veri üretebilen bir yazılım sistemi, görüntü işleme yöntemleri kullanılarak geliştirilmiştir. Kavşak/otoyol trafik görüntüleri kameralarla elde edilmiştir. Normalde, şehirlerdeki trafik sıkışıklığının en yoğun olduğu yerler araçların paylaşmak zorunda olduğu kavşak, şehir içi yol veya otoyol bölgeleridir. Bundan ötürü, bu çalışmada örnek kavşak ve otoyollara odaklanılmıştır. Kavşak ve otoyollardan ayrı ayrı elde edilen çevirimiçi trafik görüntü verileri yapay zekâ teknikleriyle işlenerek şehrin seçilmiş bölgelerinin trafiği hakkında anlık bilgiler hesaplanmıştır. Örneğin, şehir içi yol/kavşaklardan geçen araçların sınıflandırılması (otomobil, kamyonet, otobüs gibi) ve her bir araç sınıfına ait sayısal değerlerin bulunması, araçların gittikleri yön ve hız bilgileri hesaplanmıştır. Çalışmada geliştirilen çevirimiçi görüntü işleme yazılım sistemi için derin öğrenme ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılmıştır. Veri işleme birimi; nesne tespit etme, nesne takip etme, nesne ilişkilendirme (nesnelerin zamana bağlı izlerinin çıkarılması) ve ilişkilendirilmiş nesne verilerinden hız, sayım (araç türüne göre sayım ve toplam sayım), araçların belirlenen bölgeye giriş ve çıkış noktaları ve bu noktalar arasında geçen süre gibi değerli trafik akış bilgilerini çıkarma aşamalarından oluşmaktadır. Nesne algılama birimi için evrişimsel sinir ağlarına (CNN) dayanan YOLOv3 mimarisi kullanılmıştır. YOLOv3 algoritması, tekrar eğitilerek, çalışmaya özgü ağırlık modelleri oluşturulumuştur. Eğitilmiş yeni ağırlık modeli temel alınarak, kameralarla mevcut saha çalışmalarından elde edilen görüntülerden araç tanıma ve sınıflandırma işlemleri yapılmıştır. Nesne tespit ve sınıflandırma aşamasının çıktıları olan sınırlayıcı kutu bilgileri, nesne takip ve iz çıkarım modülünün girdisi olarak kullanılmıştır. Araçların iz verilerinden trafik akış bilgileri hesaplanmıştır. Geliştirilen bu yazılım sisteminin ürettiği çevirimiçi çıktılardan, şehir trafik analizi yapılabilecek veya elde edilen veriler benzetim yazılım araçları için girdi olarak kullanılabilecektir (örneğin PTV Vissim). Simülasyon araçlarının doğru sonuçlar verebilmesi ancak doğru istatistiki verilerle olabilir, bu bakımdan sağlıklı şehir trafik planlaması için bu çalışma önem arz etmektedir. Proje kapsamında yapılan çalışmalar ve geliştirilen yazılım aracı Sakarya Büyükşehir Belediyesine (SBB) sunulmuştur. Akıllı şehir vizyonu uygulama kentleri arasında seçilen SBB, çalışmaya ilgi göstermiş, trafik ve sinyalizasyon projeleri kapsamında destekleme kararı almıştır. Projenin çıktıları doğrudan şehrin trafik planlamasına katkıda bulunacak olup, dolaylı olarak, şehir yaşam alanı kalitesinin arttırılması, emisyon salınımlarının ve trafik gürültüsünün azaltılmasına katkı sağlayacağı öngörülmektedir. Bu çerçevede Sakarya Büyükşehir Belediyesi ve Sakarya Üniversitesi arasındaki işbirliğinin güncel teknolojiler kullanılarak arttırılması da hedeflenmiştir.