Yapay zeka yöntemlerini kullanarak geçiş üstünlüğüne sahip araçların gerçek zamanlı tespiti

Günümüzde nesne takibi ve tespiti, en çok araştırılan konular arasında yer almaktadır. Bunun nedeni, günlük yaşamda karşılaşılan savunma, güvenlik, tıp, robotik , oto pilot araçlar ve plaka tanıma kullanımlarında kritik öneme sahip olmasıdır. Plaka tanıma, otomatik ve kartlı geçiş sistemlerin artması ile artık araç geçiş noktalarında insan ihtiyacına gerek duyulmamaya başlanmıştır. Bariyer sistemlerin olduğu yerde sadece yetkisi olan araçlar geçişlerini sağlayabilmektedir yetkisi olmayan araçlar ya yetkili bir kişi ile görüşmesi gerekmekte ya da giriş yapamadan geri dönmektedir. Kurum ve kuruluşlarda özel bölgelere araç ile girişlerde bariyerlerden geçebilmeleri için yetki olması gerekmektedir. Başta hastane olmak üzere acil hasta taşıyan kırmızı şeritli ve hasta nakil için kullanılana mavi şeritli ambulansların geçiş yaptığı güzergahlarda sivil araçların girişine izin verilmemektedir. Bunun nedeni, sivil araçların trafik oluşturarak ambulansların gecikmesine yol açmalarıdır. Bu sorunu önlemek için genellikle kollu bariyer tercih edilir. Bu tezin amacı insan kontrolünün olmadığı ve başka sistemler ile kontrol edilen (OGS, KGS, plaka tanıma vb.) noktalardan geçiş yetkisi tanımlanmamış ama geçiş üstünlüğüne sahip araçların yapay zeka yöntemlerini kullanarak gerçek zamanlı tespit edilip, geçiş izinlerinin hızlı bir şekilde verilmesini sağlamaktır. Bunun için nesne tespit algoritmalarında biri olan YOLO algoritmasını kullanarak geçiş üstünlüğüne sahip aracı en kısa sürede ve yüksek oranda tespit edilecek. Araç algılandıktan sonra bariyeri IOT (nesnelerin interneti) kullanarak bariyerin ana sürücüsüne aç sinyali verecek ve geçişini tamamlayacak. Ambulans tespitini yapacak model eğitim için 7216 tane JPG formatında veri setleri kullanıldı. Veri seti %80 eğitim %20 doğrulama için kullanıldı. Eğitim sonucunda mAP50 değeri %98.3 çıkmıştır.