Çift Sıra Parklanma Durumunun Nesne Tespit Algoritması YOLOv8 ile Tespit Edilmesi

Abstract

Çift sıra parklanma durumunun trafik sıkışıklığı, trafik akış koşulları, trafik güvenliği gibi trafik göstergeleri üzerinde birçok olumsuz etkisi vardır. Çift sıra parklanma sürücülerin davranışsal ve trafik alışkanlıklarını etkileyen parametreleri içermektedir. Park ihlalinin önüne geçmek için çeşitli denetim faaliyetleri ve cezai yaptırımlar uygulanmaktadır. Bu çalışma kapsamında çift sıra parklanmanın derin öğrenme algoritmalarından olan YOLOv8 modeliyle tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, İzmit ve Erzurum'da bulunan ve trafik yoğunluğu yüksek caddeler dikkate alınarak toplam 891 görüntüden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. YOLO modeli sonucunda ölçüm parametresi F1 skor değeri 0.83 olarak elde edilmiştir. Modelin çift sıra parklanma, normal parklanma ve tüm veri setine ait mAP@0.5 değerleri sırasıyla 0.851, 0.922 ve 0.886 olarak elde edilmiştir. Diğer performans parametreleri de incelendiğinde modelin çift sıra parklanma durumunu başarılı bir şekilde tespit ettiği sonucuna varılmıştır. Model performans sonuçlarına göre çift sıra ve normal parklanma durumlarının %89'u doğru bir şekilde tespit edilmiştir. Çift sıra parklanma tespitine yönelik yapılacak çalışmalar için bir veri seti altyapısı oluşturulmuştur. Çalışma ile park ihlallerinin otomatik tespit edilmesi ve sürücülerin anlık uyarılması sistemlerinin ilk etap çalışması gerçekleştirilmiştir.