365betÌåÓýÔÚÏßÊÀ½ç±­

Yapay zeka trafik kaynaklı hava kirliliğini kameralarla hesaplayacak

08.05.2025
ݲõ³Ù²¹²Ô²ú³Ü±ô

ݲõ³Ù²¹²Ô²ú³Ü±ô Teknik Üniversitesi (İTÜ) İnÅŸaat Fakültesi Çevre MühendisliÄŸi Bölümü ÖÄŸretim Üyesi Prof. Dr. Levent Kuzu, yapay zeka destekli metot sayesinde taşıtlardan kaynaklanan emisyonları trafik kamerası görüntüleriyle hesaplayabildiklerini söyledi.


DoÄŸaya Kulak Verin.
Ekolojik gündem, sürdürülebilirlik ve çevre mücadeleleri artık cebinizde.


Kuzu ve ekibinin İTÜ'de yürüttüÄŸü TÜBİTAK destekli proje, yapay zeka ve hesaplamalı akışkanlar dinamiÄŸini bir araya getirerek, taşıtlardan kaynaklanan hava kirliliÄŸini anlık olarak tahmin edebilmeyi amaçlıyor. GeliÅŸtirilen metot, trafik kameraları aracılığıyla araç yoÄŸunluÄŸunu türleriyle birlikte tespit ederek bu verilerle yüksek çözünürlüklü hava kalitesi haritaları oluÅŸturuyor ve ÅŸehirlerdeki hava kirliliÄŸi seviyeleri hakkında daha doÄŸru öngörülerde bulunulmasını saÄŸlıyor.

AA muhabirinin sorularını yanıtlayan Kuzu, ÅŸehirlerde trafik, endüstri ve evsel ısınmayı üç büyük kirletici kaynağı olarak saydıklarını ve trafiÄŸin hava kalitesini önemli oranda etkilediÄŸini belirtti.

Kuzu, büyük ÅŸehirlerin hepsinde yanma kaynaklı emisyonlar olan karbonmonoksit, partikül madde ve azot oksitler gözlemlendiÄŸine ve kirletici unsurların izlenmesi sırasında çeÅŸitli zorluklarla karşılaşıldığına deÄŸindi.

Modelleme ve tahmin çalışmaları için veriye kolay eriÅŸimin önemli olduÄŸunu, mevcut verilerin çoÄŸunlukla genel veya ortalama deÄŸerlere dayandığını ve her bölgeye özgü detaylı verilere ulaÅŸmanın mümkün olmadığını anlatan Kuzu, "Biz yapay zekayı ve alt sınıf olarak derin öÄŸrenmeyi kullanarak taşıtlardan kaynaklanan emisyonların hava kirliliÄŸine katkısını daha gerçekçi hesaplamak istedik. Gözlemlenen verilerle çok yakın deÄŸerlerde tahminde bulunabiliyoruz yani çok net bir ÅŸekilde ortam havası konsantrasyonunu tahmin edebiliyoruz." diye konuÅŸtu.

Sistem nasıl işliyor?

Metodun sistemsel iÅŸleyiÅŸinin üç temel aÅŸamadan oluÅŸtuÄŸunu aktaran Kuzu, ÅŸöyle devam etti:

"İlk olarak, trafik kameralarından elde edilen görüntüler derin öÄŸrenme algoritmalarıyla analiz edilerek araçlar sınıflandırılıyor ve hızları belirleniyor, her aracın türü tespit ediliyor. İkinci aÅŸamada, tespit edilen araç türlerine özgü emisyon faktörleri kullanılarak her araç grubunun oluÅŸturduÄŸu tahmini emisyon miktarı hesaplanıyor. Son aÅŸamada ise hesaplanan bu emisyonların ortam havasına katkısı, hesaplamalı akışkanlar dinamiÄŸi modelleriyle meteorolojik veriler de dikkate alınarak hesaplanıyor. Böylece belirli bir noktadaki kirletici konsantrasyonu yüksek doÄŸrulukla tahmin edilebiliyor. Bu yöntem sayesinde sabit ölçüm istasyonlarına ihtiyaç duymadan, sadece kamera görüntüsüyle hava kalitesi tahmini yapılabiliyor."

Herhangi bir yerde, ana cadde ya da ara sokakta emisyon tahmini yapmak istenildiÄŸinde geliÅŸtirdikleri metodu kullanarak hesaplama yapabildiklerini bildiren Kuzu, bu sayede çeÅŸitli sebeplerle ihtiyaç duyulan trafik kaynaklı konsantrasyon verilerini elde etmenin mümkün olduÄŸunu dile getirdi.

Sonuçların doÄŸruluÄŸu test edildi

Proje için ݲõ³Ù²¹²Ô²ú³Ü±ô'daki trafik izleme kameralarını kullandıklarını ve farklı meteorolojik ÅŸartlarda bu modelin eÄŸitildiÄŸini vurgulayan Kuzu, ݲõ³Ù²¹²Ô²ú³Ü±ô'u izleyen trafik kameralarına bu modeli uygulayabildiklerinden bahsetti.

Pilot çalışmada BeÅŸiktaÅŸ Barbaros Bulvarı'nda bulunan trafik kameralarından faydalanıldığını belirten Kuzu, ÅŸunları kaydetti:

"Neticesinde araçları yüzde 95'ten daha yüksek oranda tahmin edebiliyoruz. Hesaplama metodolojisiyle emisyonlar ortaya çıkıyor ve video görüntüsü olan herhangi bir noktada konsantrasyonu hesaplayabiliyoruz. Model, çalışma bölgesinde, Yıldız Teknik Üniversitesinin BeÅŸiktaÅŸ Kampüsü sınırlarında mevcut olan hava kalitesi ölçüm istasyonu için çalıştırıldı ve sonuçların doÄŸruluÄŸu test edildi."

GeliÅŸtirdikleri yazılımda asıl önemli noktanın anlık araç sayısını ve türünü tespit etmek olduÄŸunu, bu amaçla görüntü iÅŸlemenin yeterli olduÄŸu bilgisini veren Kuzu, sözlerini ÅŸöyle tamamladı:

"En baÅŸta zaten ÅŸehirlerimizde asıl emisyon kaynağının trafik olduÄŸunu biliyoruz. Global olarak ÅŸehirlerde konsantrasyonun limitinin aşıldığı iki ana kirletici var. Bunlar partikül madde ve azot oksittir. Dolayısıyla bizim trafikten çıkan bu emisyonları çok iyi bir ÅŸekilde tanımlamamız lazım. Bunu tanımladıktan, hesaplarını yaptıktan sonra nasıl iyileÅŸtirme yapılabileceÄŸi ya da önleme faaliyetleri yapılacağı belirlenebilir. Bunun çok fazla kullanım alanı var, elinizde görüntü olduktan sonra istediÄŸiniz amaca yönelik iÅŸlenebiliyor."

KATEGORİDE ÖNE ÇIKANLAR