Trafikteki araç kuyruklanmalarının derin öğrenme ile gerçek zamanlı tespiti

Günümüzde hızla artan araç sayısı ve trafik yoğunluğuna bağlı olarak, trafik yönetimi ve kuyruklanma tespiti önemli bir konu haline gelmiştir. Özellikle nüfus yoğunluğunun fazla olduğu şehirlerde trafik yoğunluğundaki artış, trafikteki insanların günlük yaşamında olumsuz etkiye sebep olmaktadır. Günlük yaşamı olumsuz etkilemesinin yanı sıra trafik yoğunluğu insanların gideceği yerlere gidiş-geliş sürelerinin uzamasına, araçların daha fazla yakıt tüketmesine ve bunun sonucunda enerji kaynaklarının hızlı tükenmesi gibi sorunlara da neden olmaktadır. Bu nedenle trafik yönetimi ve kuyruklanma tespiti, trafik yönetiminde önemli bir rol oynamaktadır. Trafikte oluşan olumsuz durumların daha kolay çözümlenebilmesi için son yıllarda yapay zeka destekli sistemler önerilmeye başlamıştır. Yapay zeka temelli bu sistemler ile trafik akışının izlenmesi, trafikteki yoğunluğun belirlenmesi ve bu yoğunluğa bağlı olarak kuyruklanmanın tespit edilip etkili bir şekilde yönetilmesi trafikteki olumsuz etkilerin azalmasına yardımcı olmaktadır. Bu tez çalışmasında, trafik bileşenleri analizinin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma dört aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada görsel trafik veri setleri kullanılarak derin öğrenme algoritmalarından YOLO ile araç tespiti ve sınıflandırılma işlemi gerçekleştirilmektedir. Modeli otomobil, motosiklet, kamyon, otobüs ve bisiklet gibi beş farklı araç türünü tespit etmekte ve sınıflandırmaktadır. Tespit modelinin araç sınıf tahmininde ulaştığı kesinlik değeri %86, duyarlılık değeri %87 ve ortalama hassasiyet değeri %93 olarak hesaplanmıştır. İkinci aşamada, ilgili bölgeden geçen araçların SORT algoritması ile araç sayımı ve takibi gerçekleştirilmiştir. Üçüncü aşamada, sayımı yapılan araçların hızları tespit edilmiştir. Son aşamada ise, araçların tespit edilen hız bilgileri kullanılarak kuyruklanma durum tespiti gerçekleştirilmiştir. Kuyruklanma durum tespiti işleminde, araçların ortalama hızları kullanılmıştır. Araç sınıf tespiti, araç sayımı, araç hız tespiti ve kuyruklanma durum tespiti için hem kendi çekimimiz olan videolar hem de internet kaynaklarından elde edilen videolar kullanılarak kullanılan algoritmaların performansları değerlendirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kuyruklanma, Trafikte araç tespiti, Derin öğrenme, YOLO, SORT