Turkic
Yaya Trafik Akışı İçin Görüş Tabanlı Analitik: Kentsel Hareketliliği ve Güvenliği Devrimleştiriyor
Oluşturuldu 01.31
Dönya şäherleri esasy bir kynçylyga garşy göreşýär: adamlaryň hereketini netijeli dolandyrmak, howpsuzlygy, elýeterliligi we ulanyjy tejribesini ileri tutmak. Köne usullar — adam sanamakdan başlap, ýönekeý sensor ulgamlaryna çenli — dinamiki gurşawlarda, köpçüligiň dykyzlygy çalt üýtgeýän we şertler (ýagtylyk ýa-da howa ýaly) garaşylmadyk ýagdaýda üýtgeýän bolsa, ýeterlik däldir. Häzirki zaman, adamlaryň hereketine hakyky wagtda, hereketlendiriji maglumatlary bermek üçin AI-güýçli kompýuter görnüşini ulanýan, özgerdiji tehnologiýa bolan görnüşe esaslanýan analitika girýär. Köne çözgütlerden tapawutlylykda, döwrebapgörsel tabanlı sistemlerkarmaşık senaryolara uyum sağlamak, gizliliği korumak ve akıllı şehir altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre olmak. Bu makalede, bu alandaki son gelişmelerin yaya trafiği yönetimini nasıl yeniden tanımladığını, benimsenmeyi yönlendiren temel kullanım durumlarını ve neden şehir planlamacıları, mekan işletmecileri ve ulaşım yetkilileri için vazgeçilmez bir araç haline geldiğini inceleyeceğiz.
Geleneksel Yaya Trafiği İzleme Sistemlerinin Sınırlılıkları
Vision-based analitiklərin yeniliklərinə keçməzdən əvvəl, ənənəvi yanaşmaların çatışmazlıqlarını anlamaq vacibdir. Onilliklər boyu piyada trafik məlumatları əmək-tələb edən əl ilə aparılan sorğular və ya sərt sensor şəbəkələri vasitəsilə toplanırdı. Əl ilə sayma, sadə olsa da, insan səhvinə meyllidir, böyük ərazilərə (stadionlar və ya sıx qovşaqlar kimi) şamil edilə bilmir və izdiham davranışındakı real vaxt dəyişikliklərini tuta bilmir. Sabit sensorlar - təzyiq xalçaları və ya infraqırmızı şüalar kimi - daha tutarlıdır, lakin çeviklikdən məhrumdurlar: yalnız əvvəlcədən təyin edilmiş zonaları izləyirlər, tıxanmalarla (məsələn, sensorları bloklayan insan qrupları) mübarizə aparırlar və dəyişən mühitlərə (müvəqqəti tədbir quruluşu və ya tikinti kimi) uyğunlaşa bilmirlər.
COVID-19 pandemisi, mekanların ve şehirlerin sosyal mesafe kurallarını uygulamak için kalabalık yoğunluğunu gerçek zamanlı olarak izlemesi gerektiğinden, bu kusurları daha da ortaya çıkardı. Geleneksel sistemler, kamu güvenliğini sağlamak için gereken ayrıntılı, dinamik verileri sağlayamadı. Bu boşluk, daha gelişmiş çözümlere acil bir talep yarattı; vizyon tabanlı analitiğin doldurmak için benzersiz bir konuma sahip olduğu bir çözüm.
Modern Vizyon Tabanlı Analitiği Farklı Kılan Nedir? 2026 Atılımları
Yaya trafiği akışı için görüş tabanlı analiz yeni olmasa da, yapay zeka, makine öğrenimi ve kenar bilişimdeki son gelişmeler onu niş bir araçtan ana akım bir çözüme yükseltmiştir. Bu devrimi iki temel yenilik yönlendiriyor: çapraz modal öğrenme yetenekleri ve gizlilik koruyucu tasarım—benimsenmenin önündeki en büyük iki tarihsel engeli ele alıyor: sınırlı çevresel uyarlanabilirlik ve gizlilik endişeleri.
1. Çapraz Modal Yapay Zeka: Tüm Koşullarda 7/24 Doğruluk
Görsel tabanlı sistemler için en büyük zorluklardan biri farklı aydınlatma koşullarında güvenilirlikti. Geleneksel bilgisayarlı görü modelleri, görünür ışık ve kızılötesi sensörlerden gelen veriler uyumsuz olduğu için gece (kızılötesi kameralara güvenerek) veya şiddetli güneş ışığında yayaları tanımlamakta zorlanıyordu. Bu durum, Pekin Üniversitesi araştırmacıları tarafından AAAI 2026'da sunulan bir atılım olan çapraz modal bilgi ayrıştırma ve hizalama (CKDA) teknolojisinin geliştirilmesiyle değişti. Bu yaklaşım, görünür ve kızılötesi kameralardan gelen bilgileri ayırmak ve hizalamak için ikili yapay zeka modüllerini kullanır:
• Görünür ve kızılötesi ışıkta tutarlı olan (insan vücudu şekli gibi) paylaşılan özellikleri çıkaran ve moddan bağımsız gürültüyü ortadan kaldıran çapraz modal genel bir komut modülü.
• Tek modlu özel bir istem modülü, belirli koşullarda tespit doğruluğunu artırmak için benzersiz özellikleri (kızılötesinde termal imzalar veya görünür ışıkta renk gibi) güçlendirir.
Sonuç? CKDA, ömür boyu yaya yeniden tanımlama görevlerinde ortalama %36,3 mAP (ortalama Ortalama Hassasiyet) ve %39,4 R1 doğruluğu elde ederek önceki tüm modelleri geride bırakır. Şehirler ve mekanlar için bu, gündüz ve gece için ayrı sistemlere ihtiyaç duymadan, gece yarısı olduğu kadar sabah 2'de de güvenilir bir şekilde çalışan 7/24 yaya izleme anlamına gelir.
2. Tasarım Yoluyla Gizlilik: Ödün Vermeden Analitik
Video analitiğinin yaygın olarak benimsenmesinin önündeki en büyük engellerden biri uzun süredir gizlilik endişeleri olmuştur. Eleştirmenler, kameraların kötüye kullanılabilecek hassas kişisel verileri (yüz özellikleri veya giysiler gibi) toplayacağından endişe ediyorlardı. Günümüzün vizyon tabanlı sistemleri, verileri buluta iletmeden önce video verilerini kenarda (yani doğrudan kamera üzerinde) işleyen hafif düşmanca gizleme modelleriyle bu sorunu çözmektedir. Bu modeller, yalnızca yaya tespiti için gereken temel bilgileri (hareket desenleri ve kalabalık yoğunluğu gibi) saklarken, tanımlayıcı ayrıntıları gizler. Önemlisi, gizlenmiş veriler standart nesne tespit cihazlarıyla uyumlu kalır, bu nedenle doğrulukta herhangi bir kayıp olmaz; tüm bunlar yaya öznitelik tanıma modellerinin hassas bilgileri çıkarmasını engellerken gerçekleşir.
Bu gizlilik odaklı tasarım, GDPR ve CCPA gibi küresel düzenlemelere uyumu sağlar ve bu da görüntü tabanlı analitiği kamusal alanlar için uygulanabilir bir çözüm haline getirir.
Gerçek Dünya Etkisi: Görsel Tabanlı Analitik Temel Sektörleri Nasıl Dönüştürüyor
7/24 doğruluk ve gizlilik uyumluluğunun birleşimi, görsel tabanlı analitikleri birden fazla sektörde vazgeçilmez kılmıştır. Aşağıda, pratik değerini gösteren üç öne çıkan kullanım durumu bulunmaktadır:
1. Büyük Mekanlar: Güvenlik ve Deneyim İçin Dinamik Kalabalık Yönetimi
Böyük Britaniyanın Milli Sərgi Mərkəzi (NEC) kimi məkanlar – ildə 3 milyon ziyarətçi qəbul edən Avropanın ən böyük tədbir məkanlarından biri – unikal çətinliklərlə üzləşir: məkanın düzəninin gündəlik dəyişməsi, dəyişkən izdiham ölçüləri (1000-dən 50000+ iştirakçıya qədər) və təhlükəsizlik risklərinə tez uyğunlaşma ehtiyacı. Intel və WaitTime ilə işləyən NEC, 5-ci Nəsil Intel Xeon Scalable prosessorları və real-vaxt süni intellekt analitikası ilə gücləndirilmiş vizual sistem tətbiq etdi. Həll, video axınlarını ələ keçirmək üçün Cisco Meraki ağıllı kameralardan istifadə edir, bu da yerində emal edilərək aşağıdakıları təmin edir:
• Gerçek zamanlı yaya akış izleme, giriş/çıkış noktaları farklı etkinlikler için değişse bile %95'ten fazla doğrulukla.
• Kalabalık yoğunluğu güvenli sınırları aştığında otomatik uyarılar, personelin yaya trafiğini proaktif olarak yönlendirmesine olanak tanır.
• Etkinlikler boyunca kalabalık modellerini karşılaştıran ve NEC'nin kaynak tahsisini optimize etmesine yardımcı olan (örneğin, yoğun trafikli alanlara yiyecek tezgahları veya güvenlik personeli eklemek gibi) tarihi analiz panoları.
Sonuç? NEC, bekleme sürelerini ve güvenlik olaylarını azaltarak operasyonel verimliliği %30 artırdı ve ziyaretçi memnuniyetini artırdı. NEC Group BT PMO Müdürü Robert Bowell, "WaitTime ihtiyaçlarımızı tamamen karşıladı" dedi. "Süreçlerimizi otomatik hale getirdi ve etkinlik yönetim sistemimizle entegre olarak bize herhangi bir salondaki herhangi bir anda gerçek zamanlı insan sayısını verdi."
2. Kentsel Trafik: Sinyalleri Optimize Etme ve Tıkanıklığı Azaltma
Qızğın qovşaqlar həm piyadalar, həm də nəqliyyat vasitələri üçün bir maneədir. Ənənəvi yol nişanları sabit vaxtdan istifadə edir, bu da piyada axınının dəyişkənliyini nəzərə almır (məsələn, iş saatlarında sərnişin axını və ya yaxınlıqdakı məktəbdən çıxan ailələr). Görüşə əsaslanan analitik, piyada həcmi, keçid sürəti və gözləmə vaxtları haqqında real vaxt məlumatları təqdim etməklə bunu həll edir. Məsələn, Çinin böyük bir şəhərindəki ticarət-yaşayış qovşağında aparılan pilot layihədə yol rəsmiləri siqnal vaxtlarını dinamik olaraq tənzimləmək üçün süni intellektlə işləyən kameralardan istifadə etdilər. Zirvə saatlarında, sistem izdihamın sıxlığı bir həddi keçdikdə piyada keçid vaxtlarını uzatdı; zirvə olmayan saatlarda isə nəqliyyat vasitələrinin hərəkətini yaxşılaşdırmaq üçün onları qısaltdı.
Sonuçlar çarpıcıydı: yaya bekleme süreleri %40 azaldı ve araç trafiği yoğunluğu %25 düştü. Sistem ayrıca riskli davranışları (karşıdan karşıya geçme gibi) tespit etti ve yakındaki güvenlik kameralarına hedeflenmiş uyarılar göndererek yaya kazalarını %18 azalttı.
3. Toplu Taşıma: Erişilebilirliği ve Güvenliği Artırma
Havaalanları, tren istasyonları ve metro sistemleri, bagajlı yolcular, kalabalık peronlar ve kısıtlı alanlar gibi kendine özgü zorluklarla birlikte her gün milyonlarca yaya trafiğini yönetir. Görsel analitik, ulaşım operatörlerinin yüksek riskli bölgeleri (örneğin, peron kenarları, güvenlik kontrol noktaları) izlemesine ve anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit etmesine yardımcı olur. Örneğin, büyük bir havaalanında kameralar, bir yayanın kısıtlı bir alanda oyalanıp oyalanmadığını veya biniş kapısına doğru koşup koşmadığını tespit ederek güvenlik personeli için uyarılar tetikler. Metro istasyonlarında sistem, kalabalıklaşmayı önlemek için peronlardaki kalabalık yoğunluğunu izler ve düşmeleri veya tıbbi acil durumları tespit ederek daha hızlı müdahale süreleri sağlar.
Görsel Tabanlı Analitik Uygulaması: Başarı İçin Temel Hususlar
Faydaları açık olsa da, görsel tabanlı yaya analitiğinin başarılı bir şekilde uygulanması dikkatli bir planlama gerektirir. İşte dikkate alınması gereken dört kritik faktör:
1. Kenar İşleme İçin Doğru Donanımı Seçin
Gerçek zamanlı performansı ve gizlilik uyumluluğunu sağlamak için, cihaz üzerinde işlemeyi destekleyen donanımları seçin. 5. Nesil Intel Xeon Ölçeklenebilir çipler gibi işlemciler, yerleşik yapay zeka hızlandırması sunarak, özel bir donanıma ihtiyaç duymadan video analizi için sıfıra yakın gecikme süresi sağlar. Uç cihazlar ayrıca yalnızca işlenmiş içgörüleri (ham video değil) buluta ileterek bant genişliği maliyetlerini düşürür.
2. Ölçeklenebilirliği ve Esnekliği Önceliklendirin
Değişen ortamlara uyum sağlayan çözümler arayın; ister NEC'nin değişken salonları gibi geçici bir etkinlik düzeni ister yeni bir inşaat alanı olsun. Sezgisel kontrol panellerine sahip sistemler (WaitTime'ın Operasyon Kontrol Paneli gibi), kullanıcıların izleme bölgelerini yeniden tanımlamasına, özel uyarılar ayarlamasına ve mevcut yönetim araçlarıyla entegre olmasına olanak tanır.
3. Yasal Uyumluluğu Sağlayın
Seçtiğiniz sistemin yerel gizlilik düzenlemelerine uyduğundan emin olun. Hassas verileri toplamaktan kaçınmak için kenar karartma (daha önce tartışılan rakip modeller gibi) sunan çözümleri tercih edin. Şeffaflık da önemlidir: yayalarla güven oluşturmak için kamusal alanlarda video izleme hakkında net bildirimler yayınlayın.
4. Paydaş Hedefleriyle Uyumlu Hale Getirin
Kilit paydaşlarla—şehir planlamacılarından güvenlik personeline kadar—işbirliği yaparak temel metrikleri (örneğin, kalabalık yoğunluğu eşikleri, bekleme süresi hedefleri) tanımlayın. Örneğin, bir şehir yaya kazalarını azaltmayı önceliklendirebilirken, bir mekan ziyaretçi deneyimini iyileştirmeye odaklanabilir. Sistemi bu hedeflere göre uyarlamak, analitiklerin yalnızca veri değil, eyleme geçirilebilir içgörüler sunmasını sağlar.
Görsel Tabanlı Yaya Analitiklerinin Geleceği
Yapay zeka ve bilgisayarlı görü gelişmeye devam ettikçe, görüş tabanlı yaya analitiğinin potansiyeli yalnızca genişleyecektir. Geleceği şekillendirecek üç eğilim var:
• Dijital İkizlerle Entegrasyon: Görüş tabanlı verileri dijital ikiz teknolojisiyle birleştirmek, şehirlerin ve mekanların yaya akışını simüle etmesine ve uygulamadan önce değişiklikleri (yeni kavşak tasarımları veya etkinlik düzenleri gibi) test etmesine olanak tanıyacaktır.
• Çoklu Sensör Füzyonu: Görüntü verilerini diğer sensörlerle (örneğin, hava durumu istasyonları, hava kalitesi monitörleri) entegre etmek, daha bütünsel içgörüler sağlayacaktır—örneğin, yoğun yağmur veya hava kirliliği sırasında yaya yollarını ayarlamak.
• Öngörücü Analitik: Gelişmiş AI modelleri, gerçek zamanlı izleme ötesine geçerek kalabalık artışlarını tahmin edecek, proaktif yönetimi mümkün kılacaktır (örneğin, büyük bir etkinlik sona ermeden önce bir ulaşım istasyonuna ek personel göndermek).
Sonuç: Yaya Hareketliliği İçin Daha Akıllı, Daha Güvenli Bir Gelecek
Görsel tabanlı analiz artık fütüristik bir konsept değil; yaya trafiğini yönetme şeklimizi dönüştüren pratik, kanıtlanmış bir çözümdür. Çapraz modal yapay zeka sayesinde 7/24 doğruluk, tasarıma göre gizlilik ve gerçek zamanlı içgörüler birleştirilerek geleneksel yöntemlerin kritik sınırlamaları ele alınmaktadır. NEC gibi büyük mekanlardan yoğun şehir kavşaklarına kadar bu teknoloji güvenliği artırmakta, tıkanıklığı azaltmakta ve yaya deneyimini iyileştirmektedir.
Şehirler daha kalabalık ve karmaşık hale geldikçe, görsel tabanlı analiz daha akıllı, daha yaşanabilir kentsel ortamlar oluşturmada giderek daha merkezi bir rol oynayacaktır. Önde olmak isteyen kuruluşlar için, bu teknolojiye sadece izleme aracı olarak değil, daha güvenli, daha verimli yaya alanları yaratmak için stratejik bir varlık olarak yatırım yapmanın tam zamanıdır.
Əlaqə
Məlumatınızı qoyun və biz sizinlə əlaqə saxlayacağıq.
WhatsApp
WeChat