MALATYA İLİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TABANLI AKILLI KAVŞAK UYGULAMASI - EZBERCİ, EMRULLAH (Fırat Üniveristesi, 2022)
Son yıllarda kırsaldan kentlere olan göç artışından dolayı merkezlerindeki nüfusun azami ölçüde artması ile kent kaynakları yetersiz gelmektedir. Ulaşım, güvenlik, çevre, sağlık, yönetim, ekonomi alanlarında birçok problemin oluşmasına sebep olmuştur. İşte bu problemleri çözerek şehirleri daha yaşanabilir ve yönetilebilir hale getirmek için akıllı şehir kavramı geliştirilmiştir. Sensörler, internet bağlantı hızları, büyük veri, bulut bilişim, yapay zekâ, nesnelerin interneti gibi teknolojik alanlardaki gelişmeler sayesinde şehirlerde kullanılan ulaşım, otoparklar, duraklar, atık toplama, aydınlatma gibi birçok alanda akıllı uygulamaları gerçekleştirilmektedir. Şehir içi ulaşımda yolların birbirine bağlanmasını sağlayan kavşaklar trafik akışında önemli bir yere sahiptir. Normal kavşak sistemlerde trafik ışıklarının süreleri sabit olarak belirlenir. Trafikte araç sayısı çok fazla ya da hiç araç olmasa bile belirtilen sürede araçlar ve yayalar beklemek zorundadır. Akıllı kavşak sistemlerinde trafik ışıklarının süreleri araç yoğunluğa göre otomatik olarak belirlenir. Bu sistemlerde iki yöntem kullanılmaktadır. Birinci yöntemd, kamera sistemi ile kavşaktaki araç sayıları görüntü işleme yöntemleriyle hesaplanmaktadır. Araç sayısına göre sinyalizasyondaki bekleme süresi optimize edil İkinci yöntemde ise kavşaklardaki yollara yerleştirilen sensörler tarafından araç sayısı belirlenmektedir. Daha sonra araç yoğunluğu fazla olan tarafa sistem tarafından geçiş üstünlüğü verilerek trafik yoğunluğunun önüne geçilmektedir. Ayrıca bu sistemde uzaktan merkezi yönetim ile müdahale edilebilmektedir.. Yollara geçiş üstünlükleri manuel olarak verilebilir. Malatya Büyük Şehir Belediyesi ulaşım biriminden alınan özel izinle kullanılan akıllı kavşak sistemi incelenmiştir. Bu sistemin çalışması ve sağlamış olduğu faydalar vurgulanmıştır. Ayrıca kavşaklardaki veri görüntülerinden araç tespiti için açık kaynaklı sinir ağı çerçevesi olan DARKNET'in gerçek zamanlı nesne algılama sistemi YOLOV3 derin öğrenme modeli kullanılmştır.. Araçların sayımı ve sınıflandırılması anlık tespit edilerek verit tabanına kaydedilmiştir. Program arayüz ile buradaki anlık bilgilerle sinyalizasyonun dinamik olması sağlanmıştır. Böylelikle yakıt tasarrufu, zaman ve araçların egzozlarından çevreye daha az zehirli gazların yayılması sağlanmaktadır. Temiz çevre oluşumuna katkı sağlanmış olur.

Due to the increase in migration from rural to urban areas in recent years, urban resources are insufficient with the maximum increase in the population in the centers. It has caused many problems in the fields of transportation, security, environment, health, management and economy. By solving these problems, the concept of smart city has been developed to make cities more livable and manageable. With technological developments such as sensors, internet connection speeds, big data, cloud computing, artificial intelligence, internet of things, smart transportation, smart parking, smart stop, smart waste collection, smart lighting etc. smart city applications have been realized and continue to be implemented. One of the most important components used in smart transportation systems is smart intersection systems. In normal intersection systems, the duration of traffic lights is determined as fixed. Vehicles and pedestrians have to wait within the specified time even if there are not many or no vehicles in the traffic. In smart intersection systems, the duration of the traffic lights is determined automatically according to the vehicle density. Two methods are used in these systems. In the first method, the camera system and the number of vehicles at the intersection are calculated by image processing methods. Optimize the waiting time in signaling according to the number of vehicles. In the second method, the number of vehicles is determined by the sensors placed on the roads at the intersections. Then, the traffic density is prevented by giving the right of way to the side with high vehicle density by the system. In addition, in this system, it is possible to intervene remotely with the central management. Passing privileges to the roads can be given manually. The smart intersection system, which is used with a special permission from the Malatya Metropolitan Municipality transportation unit, has been examined. The operation of this system and the benefits it provides are emphasized. In addition, DARKNET's real-time object detection system YOLOV3 deep learning model, which is an open source neural network framework, was used for vehicle detection from data images at intersections. Counting and classification of vehicles were instantly detected and recorded in the database. With the program interface, it is ensured that the signaling is dynamic with the instant information here. Thus, fuel savings, time and emission of less toxic gases from vehicle exhausts to the environment are ensured. It contributes to the creation of a clean environment.
Image processing based smart intersection application in Malatya province
Keywords: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol