Hava durumuna göre değişen araç hız sınırı uygulaması - Efe, Emir Mustafa (My University, 2022)
Son yıllarda, tüm dünyada trafiğe kayıtlı toplam taşıt sayısı hızla artmaktadır. Taşıt sayısındaki artışa gelişmekte olan araç hız kabiliyetleri de eklenince, trafik yoğunluğu ve kaza riskinin oldukça arttığı belirlenmiştir. Artan kaza riskini en aza indirebilmek için dünya genelinde birçok çalışma yapılmıştır. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ), Dünya Sağlık Gününü ilk defa 2004 yılında karayolları güvenliği konusuna ayırmıştır. Karayolları ulaştırma türlerini ve bağlantılarını araştırmak amacı ile ülkelerin bakanlarına doğrudan rapor veren Ulaştırma Bakanları Avrupa Konferansı (ECMT) 1 Ocak 2004 tarihinde kurulmuştur. 2006 yılında DSÖ ve ECMT’nin ortaklaşa hazırladığı rapor olan Hız Yönetimi raporu önemli çalışmaların başında gelir. OECD ve ECMT üyesi olan ülkemizde de benzer çalışmalar yapılmaktadır. Geçmişteki çalışmalardan ve raporlardan yola çıkılarak oluşturulan Hız Yönetimi Karar Organları Ve Uygulayıcılar İçin Karayolu Güvenliği El Kitabı, Karayolları Trafik Güvenliği Strateji Belgesi (2021-2030) ve Karayolu Trafik Güvenlik Eylem Planı (2021-2023) çalışmaları ülkemiz için bu konunun ne kadar önemli olduğunun göstergesidir. Birçok Avrupa ülkesinde yapılan hız ve kaza önleyici çalışma ve raporların en önemli ortak çıktıları denetleme sistemlerinde gelişen teknolojilerin kullanım oranının arttırılması gerektiğidir. Karayolları denetiminin elektronik sistemler ile uygulanması, saha elemanı ve aracı kullanılmasını azaltacağından hem daha pratik hem de daha ekonomik olacaktır. Bu bağlamda birçok ülkede çeşitli elektronik denetleme sistemlerinin kullanılması yaygınlaşmaktadır. Bu elektronik denetleme sistemleri ile hız sınırı ihlali kontrolü, şerit ihlali kontrolü, emniyet kemeri kullanılması kontrolü vb. yapılabilmektedir. Birçok Avrupa ve OECD üyesi ülkesinde hız sınırlarının belirlenmesinde hava koşulları parametre olarak kullanılmaktadır. Ancak bu parametreye uygun geliştirilen geliştirilmeye muhtaç uygulamalarda hız sınırı değişimleri manuel olarak gerçekleştirilmektedir. Ülkemizde ise elektronik denetim sistemlerinde uygulanan hız limitleri, kullanılan karayoluna ve kullanılan araç tipine bağlı olarak belirlenmektedir, değişen mevsimsel şartlara adapte bir hız sınırı uygulaması yapılmamaktadır. Aynı yolda aynı araç ile kış şartlarında veya yoğun yağış altında hava durumu göz ardı edilerek belirlenen hız sınırı ile gidilebilir olması kaza riskini oldukça arttırmaktadır. Kaza riskinin azaltılması için mevsimsel şartlara adapte hız sınırlarının belirlenmesi ve bu sınırlara uygun elektronik denetlemenin sağlanması gerekmektedir. Bu çalışmada, birçok alan uygulamalarında tercih edilen derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemleri kullanılarak, elektronik denetleme sistemlerinde kullanılan hız sınırlarının mevsimsel şartlara adapte olarak uygulanabilirliği gösterilmiştir. Böylece herhangi bir elektronik denetleme sistemi kamerasından alınan anlık görüntüden, bölgesel ve mevsimsel parametreler ile yapılandırılırmış derin öğrenme modelleri kullanılarak, mevsimsel şartlara adapte motorlu araç hız sınırı belirlenebilmektedir. Derin öğrenme algoritmasında kullanılmak üzere yaklaşık 6 ay boyunca Fransa, Türkiye vb. konumlardan çevrim içi olarak erişilebilen birçok kameradan dört mevsim şartlarını içeren, 1280x720 çözünürlükte ve renkli görseller ile veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen yaklaşık 14GB büyüklüğündeki veri setinden anlamlı görseller seçilerek her kamera için ayrı modeller oluşturulmuştur. (Veri tabanı erişim linki: https://mega.nz/ folder/ DE4gHYqS#-sU2k0eiHuYOnhUC et9WQ) Oluşturulan derin öğrenme modelleri sonucunda belirlenen adapte hız sınırlarına uygun elektronik denetleme, görüntü işleme yöntemleri kullanılarak elde edilen hız kestirimi ile gerçekleştirilmiştir. Hız kestirimi işlemi belirli mesafeden geçen araçların geçiş zamanları kullanılarak hesaplanmış ve Kalman filtresi ve test aracı ile geçişler yapılarak test ve kalibre edilmiştir. Yapılan denetleme sırasında her araç özgün bir kimlik değeri ile adlandırılmış ve sınır aşımı durumunda özgün kimlik numaralarını, ortalama hızlarını ve anlık ekran görüntülerini içerecek şekilde kaydedilmiştir. Araçların tespit edilen hızlarının doğrulanması işlemi için Kalman filtresi kullanılmıştır ayrıca manuel test aracı ile testler yapılarak gerçekleştirilmiştir. Test aracı ile yapılan testlerden, örnek olarak sistem hız çıktısı 60.38 km/ h olan 60km/ h sabit hızla yapılan geçiş için Kalman filtresi hız çıktısının 61.74 km/ h olduğu görülmüştür. Test aracı ile geçişler sonucunda araç hızı tespitindeki hata oranının ortalama %2,54 olduğu belirlenmiştir. Ek olarak bu çalışma, ilgili karayolundan geçen araç sayısı bilgisini de içereceğinden periyodik trafik yoğunluğu verisini sağlayabilmektedir. Sistem kameralarından alınan görsellerden oluşan veri tabanları kullanılarak oluşturulan modeller ile hava durumu tespiti işleminde başarım oranları %99.51-99.85 arasındadır. Araç tespiti, sayımı ve hızlarının belirlenmesinde ise başarım oranlarının %76.46-94.67 arasında olduğu belirlenmiştir.

In the recent years, the total number of vehicles registered to traffic has been increasing rapidly all over the world. While the developing vehicle technologies increase with the number of vehicles, it has been determined that the traffic density and the risk of accidents increases considerably. Many studies have been carried out around the world in order to minimize the increased risk of accidents. The World Health Organization (WHO) dedicated World Health Day to the subject of road safety for the first time in 2004. The European Conference of Transport Ministers (ECMT), which reports directly to the ministers of the countries, was established on 1 January 2004 with the aim of researching road transport modes and their connections. The Speed Management report, which was prepared jointly by WHO and ECMT in 2006, is one of the most important studies in this area. Similar studies are carried out in Turkey, which is a member of OECD and ECMT. The Highway Safety Handbook for Speed Management Decision Bodies and Practitioners, Highway Traffic Safety Strategy Document (2021-2030) and Highway Traffic Safety Action Plan (2021-2023), which were created based on past studies and reports, are indicators of how important this issue is becoming. The most important output of speed and accident prevention studies and reports made in many European countries is the need to increase the use of developing technologies in inspection systems. Implementation of highway inspection with electronic systems will be more practical and economical as it will reduce the use of field personnel and vehicles. In this context, the use of various electronic monitoring systems is becoming more widespread in many countries. Speed limit violation control, lane violation control, seat belt usage control etc. can be done with these electronic monitoring systems. Weather conditions are used as a parameter in setting speed limits in many European and OECD member countries. However, speed limit changes are performed manually in applications that need improvement developed in accordance with this parameter. In Türkiye, the speed limits applied in electronic control systems are determined depending on the highway used and the type of vehicle used, a speed limit application is not applied to adapt to changing seasonal conditions. The fact that it is possible to travel with the same vehicle on the same road in winter conditions or under heavy rain with the speed limit determined by ignoring the weather conditions increases the risk of accident considerably. In order to reduce the risk of accidents, it is necessary to determine speed limits adapted to seasonal conditions and to provide electronic control in accordance with these limits. In this study, it has been determined that the speed limits used in electronic inspection systems can be applied by adapting to seasonal conditions by using deep learning and image processing methods used in many field applications. Thus, motor vehicle speed limit adapted to seasonal conditions can be determined from the snapshot taken from any electronic surveillance system camera, using deep learning models configured with regional and seasonal parameters. In order to be used in the deep learning algorithm, a data set was created with images that will include 4-season conditions from many cameras that can be accessed online from locations such as France, Turkey, etc. for about 6 months. Separate models were created for each camera by selecting meaningful images from the 14GB data set obtained. (Database access link: https://mega.nz/ folder/ DE4gHYqS#-sU2k0eiHuYOnhUC et9WQ) Electronic monitoring in accordance with the adapted speed limits determined as a result of the deep learning models created was carried out with the speed estimation obtained by using image processing methods. The speed estimation process was calculated using the transit times of the vehicles passing a certain distance and calibrated by making passes with the Kalman filter and the test car. During the monitoring, each vehicle was named with a unique identification value and recorded to include its unique identification numbers, average speeds and snapshots in case of exceeding the speed limit. The verification of the detected speeds of the vehicles was carried out by using the Kalman filter and by making passes with the manual test vehicle. From the tests carried out with the test car, for example, the Kalman filter speed output was 61.74 km/ h for the transition made at a constant speed of 60km/ h with a system speed output of 60.38 km/ h. As a result of the tests with the test vehicle, it was determined that the error rate in determining the vehicle speed was 2.54% on average. In addition, this study can provide periodic traffic density data, as it will include information on the number of vehicles passing through the relevant highway. With the models created using databases consisting of images taken from system cameras, the success rates in weather detection are between 99.51% and 99.85%. It was determined that the success rates in vehicle detection, counting and speed determination were between 76.46-94.67%.
Keywords: Derin öğrenme; Electric engineering; Electronics engineering; Elektrik mühendisliği; Elektronik mühendisliği; görüntü işleme; hız kestirimi; kalman filter; kalman filtresi Deep learning; morfolojik dönüşümler; morphological transformations; speed estimation; video processing