Yapay zekâ tabanlı bilgisayarlı görü ile trafik kompozisyonunun belirlenmesi
Determining traffic composition with artificial intelligence based computer vision
Yazar: BURAK ÇELİK
Danışman: PROF. DR. AHMET TORTUM
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ulaşım = Transportation
Dizin: Kara yolu ulaşımı = Land transportation ; Kentiçi ulaşım =   ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Şehiriçi ulaşım = Urban transport

Özet:
Trafik sayımları, ulaşım planlamasının yapılabilmesi adına ihtiyaç duyulan en temel veri toplanması işidir. Trafik sayımı verilerinin toplanması için çok çeşitli yöntemler (Manuel Sayım: Form Üzerine İşlenerek Sayım, Mekanik Sayaçlarla Sayım, Elektronik Sayaçlarla Sayım; Otomatik Sayım: Pnömatik Tüp, Sabit Sayıcılar, Video Kamera) bulunmaktadır. Bu yöntemler arasında video görüntüleri üzerinden bilgisayarın otomatik algılamasıyla sayım yapılması manuel sayımlarda saatlerce kullanılan insan gücünü ortadan kaldırabilir veya yol sathına yerleştirilen, trafik yüklerinin etkisiyle yıpranıp bozulan otomatik sayım ekipmanlarının maliyetini ortadan kaldırabilir. Bu doğrultuda tezin amacı trafik sayımlarının bilgisayarlı görü ile yapılmasıdır. Çalışma kapsamında farklı tipteki araç imgeleri toplanarak bir veri kümesi oluşturulmuştur. Veri kümesi 13232 imgeden oluşmaktadır. Oluşturulan veri kümesi, imgelerdeki ve videolardaki nesneleri konumlarıyla birlikte tek seferde tespit edebilen yapay bir sinir ağı olan YOLOv3 ile araç tipini tanıyan bir model eğitimi ve test edilmesi için kullanılmıştır. Veri kümesinde bulunan imgelere etiketleme yapıldıktan sonra girdi olarak nesne tanıma algoritmasına verilmiş, algoritma bu imgelerle eğitilmiş, sonuç olarak herhangi bir imge veya video üzerinde bu araçların sınıflandırılması yapılmıştır. Sınıflandırma işlemi tamamlandıktan sonra araçlar sınıflarına göre saydırılmıştır. Çalışma sonucunda araçları %94,92 doğrulukla sınıflandırabilen bir model oluşturulmuş ve %89,88 araç sayım isabeti elde edilmiştir.Kullanılan yöntemle trafik sayımları yüksek isabet oranıyla yapılmıştır. Bu sayede sayımlar çok daha kolay, daha ekonomik ve kısa sürelerde bilgisayar yardımıyla, otomatik bir şekilde yapılabilecektir. Elde edilen veriler ulaşımın planlanması ve trafiğin yönetilmesi amacıyla kullanılabilmektedir.

Abstract:
Traffic counting is the most basic data collection event required for transportation planning. There are various methods for collecting traffic count data. Counting with automatic detection (computer aided) over traffic video footage can eliminate the manpower used for hours in manual counts or it can eliminate the cost of automatic counting equipment placed on the road surface, worn and damaged by the effect of traffic loads. For that reasons this study aimed to make traffic counts with computer vision.Within the scope of study, different types of vehicle images were collected and a dataset was created. The dataset consists of 13232 images. The created dataset was used for training and testing a model that recognizes the vehicle type with YOLOv3. After the training with the dataset, trained model can classify the vehicles on any image or video. After the classification process was completed, the vehicles were counted according to their types. As a result of the study a model has been created that can classify vehicles with 94.92% accuracy and % 89,88 vehicle counting accuracy has been achieved.With the method used, traffic counts were made with high accuracy. Thus, counts can be done much easier, more economic and can be done automatically by a computer in a short period of time. The data obtained can be used for transportation planning and managing traffic.