Kamera Tabanlı
Görüntüleme Sistemi
Kamera tabanlı görüntüleme sistemleri, kentsel ve kampüs ölçeğinde insan, araç ve çevresel etkileşimlerin temassız, sürekli ve yüksek çözünürlükte izlenmesini mümkün kılan kritik algılama bileşenleridir.
Neden Önemlidir?
Kamera tabanlı görüntüleme sistemleri, kentsel ve kampüs ölçeğinde insan, araç ve çevresel etkileşimlerin temassız, sürekli ve yüksek çözünürlükte izlenmesini mümkün kılan kritik algılama bileşenleridir. Sensör tabanlı sistemlerin sınırlı kaldığı durumlarda, kamera verileri sahadaki gerçek kullanım davranışlarını doğrudan yansıtarak karar alma süreçlerine daha zengin ve bağlamsal bilgi sağlamaktadır.
Görüntü işleme ve yapay zeka algoritmalarıyla desteklenen kamera sistemleri; hareketlilik, güvenlik, aydınlatma ve çevresel koşullar arasındaki ilişkilerin analiz edilmesine olanak tanımakta, böylece akıllı şehir ve akıllı kampüs uygulamalarında veri temelli, adaptif ve proaktif yönetim yaklaşımlarının geliştirilmesini mümkün kılmaktadır. Ayrıca, kamera verilerinin meteorolojik ve hava kalitesi sensörleriyle bütünleşik kullanımı, kentsel dinamiklerin çok boyutlu olarak değerlendirilmesine imkan sağlayarak dijital ikiz ve karar destek sistemlerinin doğruluğunu ve etkinliğini artırmaktadır.
Amacımız Nedir?
GTÜ kampüsü genelinde kurulan altyapı ile ham görüntülerin yapay zeka algoritmaları aracılığıyla anlamlı parametrelere dönüştürülmesi hedeflenmektedir.
- İnsan, araç ve hayvan hareketliliğinin temassız izlenmesi.
- Olay bazlı tespit ve kayıt mekanizmalarının geliştirilmesi.
- Adaptif aydınlatma ve güvenlik sistemlerine veri sağlanması.
- Çevresel koşullar ile hareketlilik ilişkisinin analizi.
Temel Özellikler Nelerdir?
Kampüs içerisinde insan, araç ve hayvan hareketliliğinin sürekli ve temassız olarak izlenmesi amacıyla konumlandırılan kamera tabanlı görüntüleme sistemi; yüksek çözünürlüklü video üretimi, olay bazlı algılama ve yapay zeka destekli analiz yetenekleriyle yapılandırılmıştır. Sistemden elde edilen ham görüntü ve ses verileri ile bu veriler üzerinden görüntü işleme ve yapay zeka algoritmaları aracılığıyla türetilen analitik çıktılar, hem bilimsel araştırmalar hem de operasyonel izleme uygulamaları için kullanılabilecek nitelikte tasarlanmıştır.
Görüntüleme sisteminde tanımlanan hareket, nesne türü ve olay algılama eşikleri aşıldığında otomatik uyarı ve alarm mekanizmaları devreye girmekte; algılanan olaylar zaman ve mekan bilgisiyle birlikte kayıt altına alınarak izlenebilmekte ve raporlanabilmektedir. Bu yapı sayesinde kampüs ve kentsel ölçekte güvenlik, hareketlilik ve mekansal kullanım dinamiklerinin yüksek doğrulukla izlenmesi mümkün hale gelmektedir.
REOLINK RLC-810WA BULLET CAMERA
| Ölçülen/Türetilen Parametre | Parametre Kaynağı | Ölçüm/Çıktı Türü | Açıklama |
|---|---|---|---|
| Görüntü verisi | CMOS görüntü sensörü | Video / piksel matrisi | Sahnenin 4K çözünürlükte sürekli veya olay bazlı görüntülenmesi |
| Hareket durumu | Görüntü analizi (VMD) | Mantıksal (Var/Yok) | Ardışık kareler arası değişime dayalı hareket tespiti |
| Nesne türü | Yapay zeka tabanlı görüntü işleme | Kategorik (İnsan/Araç/Hayvan) | Algılanan nesnenin sınıflandırılması |
| Nesne sayısı | Görüntü analizi | Sayısal (adet) | Algılanan nesnelerin yaklaşık sayısı |
| Olay zamanı | Sistem saati | Zaman damgası (timestamp) | Algılama olayının tarih ve saat bilgisi |
| Aydınlatma durumu | Görüntü sensörü + sistem durumu | Durumsal (Gündüz/Gece/IR/Renkli) | Ortam ışığına bağlı çalışma modu |
| Gece görüş durumu | IR LED / Beyaz LED | Durumsal (Açık/Kapalı) | Kızılötesi veya renkli gece görüşün devreye girme bilgisi |
| Ses verisi | Dahili mikrofon | Analog/Dijital ses | Ortamdan alınan ham ses sinyali |
| Alarm tetik bilgisi | Algılama algoritması | Olay kaydı | İnsan/araç/hayvan algılamasına bağlı uyarı oluşumu |
| Kayıt durumu | Kayıt sistemi | Durumsal (Başladı/Durdu) | Sürekli veya olay bazlı kayıt bilgisi |
Araştırma ve Uygulama Katkısı Nedir?
Kamera tabanlı görüntüleme sistemlerinden üretilen yüksek çözünürlüklü ham ve yapay zeka destekli türetilmiş veri setleri; akıllı ulaşım, güvenlik, kentsel izleme ve mekansal analiz başta olmak üzere çok sayıda araştırma ve uygulama alanına doğrudan katkı sağlamaktadır:
- İnsan, araç ve hayvan hareketliliğinin gerçek zamanlı ve temassız izlenmesi; Trafik yoğunluğu, yaya davranışları ve kamusal alan kullanımının analiz edilmesi; Olay bazlı erken uyarı sistemleri ve veri temelli şehir yönetiminin desteklenmesi.
- Kampüs içi yaya ve araç akışlarının izlenmesi ve kullanım yoğunluklarının belirlenmesi; Kampüs mekansal planlamasına yönelik bilimsel veri üretilmesi; güvenlik ve operasyonel yönetim süreçlerinin iyileştirilmesi.
- Araç ve yaya tespiti ile ulaşım talebinin dolaylı olarak ölçülmesi; trafik yoğunluğu, kavşak performansı ve yaya–araç etkileşimlerinin analiz edilmesi; adaptif trafik yönetimi ve güvenli ulaşım politikaları için karar destek sağlanması.
- Olağan dışı durumların ve kritik olayların otomatik olarak tespit edilmesi; olayların zaman ve mekan bağlamında kayıt altına alınması; anlık uyarı ve hızlı müdahale süreçlerinin desteklenmesi.
- Çevresel koşulların insan ve araç davranışları üzerindeki etkilerinin analiz edilmesi; Mikroklima, görüş mesafesi ve aydınlatma koşullarının kentsel kullanıma etkisinin değerlendirilmesi; Koşullara duyarlı kentsel yönetim stratejilerinin geliştirilmesi.
- Yapay zeka tabanlı algılama ve sınıflandırma modelleri için veri sağlanması; dijital ikiz platformlarında gerçek zamanlı izleme ve senaryo analizi yapılması; veri temelli karar destek sistemlerinin doğruluk ve etkinliğinin artırılması.