Mobil haritalama yönteminin yapay zeka teknolojileri ile birlikte ulaşım envanter ve varlık yönetim sistemlerinde kullanılabilirliği ve doğruluk analizi

Abstract

Trafik işaret ve levhaları sürüş güvenliğini ve sürüş konforunu tehlikeye atmadan, taşıt hızlarını, hız sınırlamasını ve yol güvenliğini sağlamaktadır. Eğer sürücüler trafik işaret ve levhalarına dikkat etmeden süratlerini ve dikkatlerini belirlenmiş olan hız limitleri ile uyumlu olarak sürdürmezlerse, sürüş güvenliği ve sürücü tarafından algılanan sürüş konfor düzeyi kesinlikle düşecektir. Trafik işaret ve levhaları sürücünün hızlanma hevesi üzerinde caydırıcı bir role de sahiptir. Karayolları yol güvenliği açısından bu envanterlerin bir varlık yönetim sistemi içerisinde değerlendirilerek yönetilmesi gerekmektedir. Aksi takdirde yol envanter eksiklikleri birçok hatalara, kazalara ve diğer başka olumsuzluklara yol açabilecektir. Karayolları trafik işaret ve levhalarının klasik yöntemlerle sahadan ölçülerek üretilmesi, bilgisayar ortamına aktarılması ve yönetilmesi oldukça zaman alıcı, yüksek maliyetli olmakla beraber, veri üretimi hem zor hem de işçi sağlığı ve iş güvenliği bakımından da birçok riskleri bulundurmaktadır. Son yıllarda hızlı veri toplama teknolojilerindeki gelişmeler, farklı ve yeni araştırma konu ve uygulamalarının ortaya çıkmasına neden olmuştur. Temelde üç boyutlu (3B) altlıkların hazırlanmasında ve özellikle yol envanterinin çıkarılması, ileriye dönük olarak envanter bilgilerinde revizyon yapılması ve yapılacaksa bunların çok hızlı bir şekilde araziye gitmeksizin üç boyutlu modellerle planlanması, çeşitli simülasyonlarla yeni senaryolar için ve otonom sürüş teknolojileri için kullanılan High Definition (HD) Map üretimi başta olmak üzere çok farklı amaçlar için sahadan hızlı veri toplama imkanı sunan Mobil Haritalama Sistem (MHS) teknolojileri bu kapsamda çok önemli bir çözüm aracı olarak öne çıkmaktadır. Tüm dünyada çok geniş kullanım alanı bulan MHS'leri yol envanter üretiminde önemli roller üstlenmeye başlamıştır. Bu çalışmanın temel amacı; MHS'nin yol envanteri üretiminde kullanılabilirliği ile sistemin doğruluk analizinin yapılması ve yapay zekâ teknolojileri uygulanarak MHS verilerinden karayolu envanter üretiminin yapılabilirliğinin araştırılmasıdır. Bu amaçla Mobil Haritalama Sistemi (MHS) ile sahada yapılan gerçek uygulamalardan elde edilen verilerden yararlanarak bir karayolu güzergâhındaki mevcut seçilen belirli bir yol envanterinin çıkartılması için yapay zekâ teknolojisinin kullanılabilirliği araştırılmıştır. Yol envanteri belirlemek için yapılan uygulama kapsamında bölünmüş devlet yolu olan Karayolları Genel Müdürlüğü İstanbul 1. Bölge Müdürlüğünün Mimar Sinan Bölge şefliği sınırlarındaki D-100 karayolunda Kontrol Kesim Numarası (KKN) 100-04 olan ve Büyükçekmece Gölü-Silivri Merkez arasındaki karayolu güzergâhında gidiş-geliş olarak toplam 40 km'lik bir kısım seçilmiştir. Yapılan ölçüm çalışmaları esnasında MHS aracı, trafiğin akış hızına bağlı olarak yaklaşık 70 ile 90 km/sa arasında. Yapay zekâ ile belirlenmek istenilen 23 farklı trafik levhası KGM Trafik İşaretleri El Kitabından seçimi yapılmış ve bu trafik tabelaları uygulamada dikkate alınmıştır. Çalışmada trafik levhalarının üçgen, kare, dikdörtgen, sekizgen, içerisinde yazı olan ve küçük farklı renklerde seçilerek, işaretlerin renk farklılıkları da dikkate alınmaya çalışılmıştır. MHS ile sahadan 5 m aralıklarla 30 megapiksel panoramik fotoğraflar çekilmiş ve saniyede 600.000 nokta ölçmesi yapılarak LiDAR cihazı ile ölçümler tamamlanmıştır. Geo-koordinatlandırılması tamamlanan panoramik fotoğraflar ve LiDAR verileri yapay zekâ algoritmalarının doğruluk ve hız parametreleri açısından doğruluk kriteri dikkate alınarak Faster-RCNN model seçilerek tarafımızca geliştirilmiş ve algoritma eğitimleri yapılarak trafik levha çıkartma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmada elde edilen panoramik fotoğrafların yapay zekâ eğitimleri 3 aşamada yapılmıştır. Her bir veri seti ile yapılan yapay zekâ eğitimden sonra seçilen karayolu güzergâhındaki 23 farklı trafik levhası yeniden çıkartılmıştır. Toplamda 18.000 fotoğraf ile eğitimler tamamlanmış ve seçilmiş olan trafik levhalarının %80 oranındaki doğrulukla çıkartılabildiği görülmüştür. MHS ile elde edilen yol envanterinin nokta konum doğruluğunu belirlemek ve MHS'nin farklı alanlarda kullanılabilirliği için bir performans analizi yapılmıştır. Bu kapsamda İTÜ Ayazağa Kampüsünde seçilen 250 metrelik güzergâh boyunca bir dizi ölçme gerçekleştirilmiştir. MHS ölçmelerinin nokta konum hassasiyeti ölçmeleri için ölçme güzergâh alanı boyunca kaldırımlarda, bina köşesi ve detaylarında, yönlendirme levhalarında, aydınlatma direklerinde, korkuluklar vb. 40 noktada detay noktaları tesis edilmiştir. Bu güzegahta MHS aracı ile iki farklı günde sabah, öğle ve ikindi olmak üzere farklı saatlerde, 20 ve 40 km/sa hızlarla ve 3, 5, 10 m aralıklarla panoramik fotoğraflar çekilmiştir. İki farklı günde çalışma yapılmış olup 1. Günde saat 14:00'da ve 16:50'de; 2. Günde ise 9:30, 12:30 ve 16:50'de olmak üzere 2 günde 5 farklı zaman aralığında sahadan farklı parametrelerle 25 farklı ölçme kaydı gerçekleştirilmiştir. MHS'nin iç doğruluğunun analizini yapmak için katı model objelerin yoğunlukta olduğu Başakşehir Sular Vadisi'de 800 m'lik bir güzergâh uygulama alanı olarak seçilmiştir. Elde edilen veriler geo-koordinatlandırıldıktan sonra mobil haritalama yazılımına aktarılmış ve yazılım içerisinde belirlenen katı model kenar ölçümleri yazılım içerisinde fotogrametrik yöntemle yapılmıştır. Seçilen objelerin kenar uzunluk ölçmeleri çelik metre ve endüstriyel tipli kumpas ile yapılarak karşılaştırılmış ve buradan hareketle ölçme doğrulukları belirlenmiştir. İç doğruluk için yapılan çalışmalar neticesinde kamera mesafesi 20 m'ye kadar olan alan içerisinde 0.5-0.7 cm hassasiyetinde doğruluklara erişilmiş olup özellikle geometrik şekillerin ölçüm sonuçlarına göre oldukça yüksek doğruluklara ulaşılmıştır. 20-30 m mesafelerdeki alanlarda ise 1.25 cm hassasiyetinde doğruluklara erişilmiştir. Elde edilen doğruluklara göre tekniğin yüksek doğruluk gerektiren pek çok uygulamada başarıyla uygulanabileceğini göstermiştir. Nokta konum doğruluğu için yapılan çalışmalar neticesinde MHS ile fotoğraf çekme aralığının 3 m, 5 m ve 10 m olmasının ölçme farklılaşmasına neden olmadığı görülmüştür. Özellikle 3 m ve 5m fotoğraf aralıklı ölçmeler birbirine yakın doğruluklarda çıkmıştır. Günün farklı zamanlarda olmasında (sabah, öğle, akşam) sonuçları etkilememiş ve değiştirmemiştir. Genel olarak konum doğrulukları 2 dm'nin altında seyretmiştir. Çalışmada giriş bölümünü takiben, konu ile ilişkili kapsamlı bir literatür çalışması yer almaktadır. İkinci bölümde Mobil Haritalama Sistemleri ve uygulama alanları hakkında geniş kapsamlı literatür çalışması ile beraber avantaj ve dezavantajları anlatılmıştır. Üçüncü bölümde ise yapay zekâ teknolojileri kullanılarak MHS ölçümlerinden trafik levha üretimi uygulaması yapılmıştır. MHS'nin nokta konum doğruluğunu belirlemek ve MHS'nin farklı alanlarda kullanılabilirliği için bir performans analizi yapılmıştır. Dördüncü ve son bölümde ise, sonuçlar ve öneriler yer almaktadır. Bu bölümde çalışmanın sonuçları ile ilgili bilgiler verilmiş ve gelecekte konuyla ilgili yapılacak benzer çalışmalar için önerilerde bulunulmuştur.