Trafikteki araç kuyruklanmalarının derin öğrenme ile gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of vehicle queues in traffic with deep learning
Yazar: AHSEN BATTAL
Danışman: DOÇ. DR. ADEM TUNCER
Yalova Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
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

Abstract:
Nowadays, due to the rapidly increasing number of vehicles and traffic density, traffic
management and queueing detection have become an important issue. Especially in cities with
high population density, the increase in traffic density has a negative impact on the daily life of
people in traffic. In addition to adversely affecting daily life, traffic density causes problems
such as prolonged journey times to and from destinations, increased fuel consumption of
vehicles and consequently rapid depletion of energy resources. Therefore, traffic management
and queuing detection play an important role in traffic management. In recent years, artificial
intelligence supported systems have started to be proposed in order to solve the negative
situations in traffic more easily. With these artificial intelligence-based systems, monitoring the
traffic flow, determining the density in traffic and detecting and effectively managing queuing
depending on this density helps to reduce the negative effects in traffic.
In this thesis, it is aimed at performing traffic component analysis. The study consists of four
stages. In the first stage, vehicle detection and classification are performed with YOLO, one of
the deep learning algorithms, using visual traffic data sets. The model detects and classifies five
different vehicle types such as car, motorbike, truck, bus and bicycle. The precision value
achieved by the detection model in vehicle class prediction was calculated as 86%, the recall
value as 87% and the mean average precision value as 93%. In the second stage, vehicle
counting and tracking of the vehicles passing through the relevant region was performed with
the SORT algorithm. In the third stage, the speeds of the counted vehicles were determined. In
the last stage, queuing detection was performed using the detected speed information of the
vehicles. In the queueing detection process, the average speed of the vehicles was used. The
performances of the algorithms used for vehicle class detection, vehicle counting, vehicle speed
detection and queueing detection were evaluated using both our own videos and videos obtained
from internet sources.
Keywords: Queuing, Vehicle detection in traffic, Deep learning, YOLO, SORT