Yaya ulaşımının artırılması ve güvenliklerinin sağlanması amacıyla yapay zekâ ve görüntü işleme yöntemlerinin kullanılması

Ulaştırmayı oluşturan temel unsurlardan bir tanesi olan yayalar, trafiğin en savunmasız kullanıcılarıdır. Öte yandan küresel enerji krizleri ve kent merkezlerinde oluşan hava kirliliklerindeki artışlar kısa mesafelerde motorlu taşıt kullanımı yerine yaya ulaşımının ve mikro hareketlilik taşıtlarının tercih edilmesi gerektiğini bir kez daha ortaya koymuştur. Yaya ulaşımının artırılması ve bu yayalara daha güvenli ulaşım imkânlarının sağlanması ise gelişmiş veya gelişmekte olan ülkelerin en önemli politikalarındandır. Bu tez çalışmasında; hava kirliliği, yakıt fiyatları, yaya yollarının tasarımı, yaya ölümlü veya yaralanmalı trafik kazaları yaya ulaşımı açısından ayrı ayrı ele alınmıştır. Akıllı ulaşım sistemlerinin yapısında yer alan makine öğrenmesi, coğrafi bilgi sistemleri ve yapay sinir ağları kullanılarak yapılan analizler neticesinde, ulaştırma sektörünün hava kirliliğindeki payı, yaya geçitlerindeki sorunlar, yaya ölüm veya yaralanmalı kazalarda en etkili faktörler tespit edilmiştir ve bu durumlar yaya ulaşımı açısından yorumlanmıştır. Bu analizlerden sonra tekerlekli sandalyeli yayaların en sık yaşadıkları problemlerden olan, kavşaklarda yer alan yaya yollarındaki geçişin güvenli sağlanabilmesi için derin öğrenme tabanlı model geliştirilmiştir. Modelin eğitilmesi için kullanılan veri seti görüntü işleme yöntemiyle artırılmıştır. Oluşturulan model sayesinde yaya yolundan geçmekte olan tekerlekli sandalyeli bireyler YOLO algoritması ile tespit edilmiş, Deepsort ile hibrit edilmiş model ile de nesne takip işlemi başarıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın son kısmında ise elde edilen bulgular neticesinde yaya ulaşımının artırılması ve güvenliklerinin sağlanması ile ilgili çözüm önerileri sunularak tez süreci tamamlanmıştır.