Toplu taşımada yapay zeka ve görüntü işleme ile yolcu yoğunluğunu ve engelli bireyleri anlık analiz eden, dinamik sefer planlaması ve sürdürülebilirlik odaklı yenilikçi bir sistem.
TransMind, Manisa Celal Bayar Üniversitesi bünyesinde TÜBİTAK 2209-B destekleme programı kapsamında yürütülen bir araştırma projesidir.
Akıllı duraklarda görüntü işleme yardımıyla yolcu takip sistemi geliştirerek, toplu taşıma verimliliğini artırmak ve yolcu deneyimini iyileştirmek.
Gerçek zamanlı görüntü analizi, makine öğrenmesi ve dinamik rota optimizasyonu teknolojilerinin entegrasyonu.
Engelli bireyler ve tüm yolcular için erişilebilir, kapsayıcı ve eşitlikçi toplu taşıma çözümleri sunan altyapı ve yazılım entegrasyonu.
Projede kullanılan anahtar teknolojiler, mimari, donanım ve etik süreçler
Bilimsel metod, sistematik ve etik odaklı bir süreçle yürütülen araştırma aşamaları
Toplu taşıma ve akıllı durak sistemleri üzerine güncel literatür ve endüstri uygulamaları incelenerek, Manisa özelinde çözülmesi gereken problemler ve yenilikçi hedefler belirlendi.
Pilot duraklara yerleştirilen Raspberry Pi kameralarından ve açık veri setlerinden (MS COCO vb.) yolcu ve engelli birey görüntüleri toplandı. Görüntüler, silüet tabanlı anonimleştirme ve manuel etiketleme ile veri setine dönüştürüldü.
OpenCV ve Pillow ile gürültü azaltma, boyutlandırma, grayscale dönüşümü ve veri artırma (augmentation) teknikleri uygulandı. Tutarlı ve çeşitli bir eğitim seti oluşturuldu.
YOLO tabanlı derin öğrenme modeli, transfer learning ve hiperparametre optimizasyonu ile TensorFlow/PyTorch kullanılarak eğitildi. Engelli birey tespiti için özel etiketler ve performans metrikleri kullanıldı.
Model, Django REST API ile web ve Flutter tabanlı mobil uygulamalara entegre edildi. Gerçek zamanlı analiz, yönetim paneli ve kullanıcı arayüzleri geliştirildi. Entegrasyon ve performans testleri yapıldı.
Tüm veri toplama ve işleme süreçlerinde silüet tabanlı anonimleştirme, KVKK ve etik kurallara tam uyum, gönüllü katılım ve veri imha hakkı sağlandı. Katılımcı hakları ve şifreli veri depolama ön planda tutuldu.
Model ve sistem performansı, gerçek durak verileri ve kullanıcı geri bildirimleriyle analiz edildi. Sonuçlara göre model ve uygulamalar sürekli olarak güncellendi ve optimize edildi.
Proje sonuçlarının topluma, çevreye, akademiye ve teknolojiye çok boyutlu katkıları
Proje çıktıları, Manisa başta olmak üzere farklı şehirlerde de uygulanabilir, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir bir model sunar.
