İçeriğe geç
AvanoxBilişim & Danışmanlık
AVX–AI–05Yol güvenliği & elektronik denetleme

GÖZCÜ

Kamera görüntüsünü delile çeviren platform: kazayı ihbar gelmeden görür, ihlali tebliğe hazır dosya hâline getirir.

Sektör
Yapay Zekâ & Görüntü İşleme
Dönem
2026
Durum
Ar-Ge
Rolümüz
Sistem mimarisi, model ve arayüz

Çalışma alanıYapay zekâ ve görüntü işleme

GÖZCÜ · İhlal doğrulamaARAYÜZ TASARIMI
GÖZCÜ — İhlal doğrulama
Sistem ne yapıyor

GÖZCÜ, yol kenarındaki kamerayı bir kayıt cihazı olmaktan çıkarıp karar üreten bir sensöre dönüştürür. Görüntü kenar cihazda işlenir; merkeze ham video değil, skoru eşiği aşan olay, kısa video kesiti ve meta veri gider.

Platform iki işi aynı altyapıyla yapar. Birincisi olay tespiti: duran araç, ani yavaşlama, ters yön, çarpışma geometrisi — yani kazayı ihbar gelmeden görmek. İkincisi elektronik denetleme: hız, kırmızı ışık, emniyet şeridi ve şerit ihlallerini plaka okumayla eşleştirip tebliğe hazır bir delil dosyası üretmek.

İkisinin ortak omurgası aynı: aynı kamera, aynı tespit hattı, aynı takip motoru, aynı delil saklama düzeni. Fark, olayın hangi kurala göre skorlandığı ve sonrasında hangi iş akışına girdiğidir.

Modelin arkasında beş binden fazla saha videosundan oluşan bir eğitim seti var: farklı kamera açıları, gece ve gündüz, yağmurlu ve sisli hava, tünel çıkışı ve gişe yaklaşımı gibi zor koşullar. Yalnızca kaza anları değil, kazaya benzeyen ama kaza olmayan durumlar da (gölge geçişi, kamera titremesi, yoğun trafikte yavaşlama) etiketli olarak sette yer alıyor — yanlış alarmı düşüren asıl şey bu.

Eğitim tamamlanmış bir aşama değil, süregelen bir iş. Sahadaki her doğrulama ve eleme yeni etiketli veri üretiyor; model periyodik olarak yeniden eğitiliyor ve yeni sürüm ancak ayrılmış test setinde önceki sürümü geçtiğinde devreye alınıyor.

Karar her zaman insanda kalır. Operatör kuyruğa düşen kaydı doğrular ya da eler; her karar hem hukuki süreci başlatır hem de modelin bir sonraki eğitim setine girer.

Künye

5.000+
Etiketli eğitim videosu
Kenarda
Görüntü işleme
6 tür
Denetlenen ihlal
Sürekli
Saha verisiyle yeniden eğitim
Delil zinciri
Kalibrasyon + hash + kare seti

Teknoloji

Görüntü işleme

PythonYOLOv8 / v11OpenCVByteTrackPaddleOCR

Makine öğrenmesi

scikit-learnNumPyjoblibONNX Runtime

Sunucu

FastAPISQLAlchemyCeleryPostgreSQL + TimescaleDBRedisMinIO

Arayüz

Next.js 16React 19MUIEChartsZustandAuth.js

Saha

NVIDIA JetsonMQTTRTSPDocker Compose
Başlangıç durumu

Çözmeye geldiğimiz şey.

  • 01

    Kazayı ihbar bulur

    Otoyolda olay, çoğu zaman geçen bir sürücünün araması ya da devriyenin görmesiyle biliniyor. Aradaki dakikalar ikincil kazaların en riskli olduğu dakikalar.

  • 02

    Tüm akışı merkeze taşımak pahalı

    Onlarca kameranın ham videosunu merkeze göndermek hem bant genişliği hem saklama maliyeti demek.

  • 03

    Yanlış alarm sistemi öldürür

    Gölge, kamera titremesi ve yoğun trafik yanlış tetikleme üretiyor. Operatör birkaç gün sonra sistemi kapatıyor.

  • 04

    İhlal tespiti ile delil arasında uçurum var

    Bir aracın hızlı geçtiğini görmek kolay; o görüntüyü itiraza dayanacak bir dosyaya çevirmek başka iş. Plaka okuması, ölçüm cihazının kalibrasyon kaydı, olay öncesi ve sonrası kareler, değiştirilmediğini kanıtlayan özet — hepsi aynı kayıtta durmalı.

  • 05

    Her ihlal türü için ayrı sistem alınıyordu

    Hız için bir cihaz, kırmızı ışık için başka bir sistem, plaka tanıma için üçüncü bir yazılım. Ne ortak rapor çıkıyor ne de tek bir operatör ekranı.

Kurgu

Nasıl kurduk.

  • Kenarda karar, merkezde yönetim

    Nesne tespiti, kimlik takibi ve plaka okuma kenar cihazda koşuyor. Merkeze yalnızca eşiği aşan olay, kısa video kesiti ve meta veriyle gidiyor; bant genişliği tüm akışı taşımak zorunda kalmıyor.

  • İki katmanlı skorlama

    Kural tabanlı skorlayıcı (ani yavaşlama, yön sapması, duran araç, çarpışma geometrisi) ile eğitilmiş sınıflandırıcı birlikte karar veriyor. Tek başına hiçbiri yeterli değil.

  • Tek hat, iki çıktı

    Kaza tespiti ile ihlal tespiti aynı tespit ve takip hattını kullanıyor. Yeni bir denetleme türü eklemek yeni bir sistem kurmak değil, yeni bir kural ve iş akışı tanımlamak demek.

  • Delil zinciri baştan kurulu

    Her ihlal kaydı; plaka görüntüsü ve okuma güveni, ölçüm cihazının seri numarası ile son kalibrasyon tarihi, olay öncesi/anı/sonrası kareler ve içeriğin özeti (hash) ile birlikte saklanıyor. İtiraz hâlinde dosyanın tamamı tek yerden çıkıyor.

  • Kapanan eğitim döngüsü

    5.000'i aşkın etiketli saha videosuyla başlayan model, konsoldaki her doğrulama ve elemeyle büyüyen bir setle yeniden eğitiliyor. Reddedilen kayıtlar modelin zayıf olduğu yeri gösterdiği için özellikle değerli. Yeni sürüm, ayrılmış test setinde öncekini geçmeden sahaya çıkmıyor.

  • Zaman serisi altyapısı

    Olay ve telemetri verisi TimescaleDB üzerinde tutuluyor; km, saat, hava koşulu ve ihlal türü kırılımında ısı haritası çıkarılabiliyor.

Arayüz

4 ekran.

Sistem geliştirme aşamasında. Görseller ürünün arayüz tasarımıdır — modüller, alanlar ve iş akışı sahaya çıkacak hâliyle kurgulanmıştır.

İhlal doğrulamaARAYÜZ TASARIMI
GÖZCÜ — İhlal doğrulama
Bir hız ihlalinin operatöre düştüğü ekran. Solda ihlal anı ve öncesi/sonrası kare seti, sağda plaka okuması ile güven skoru, tolerans düşülmüş hız, mevzuat maddesi ve ceza hesabı. Altta ölçüm cihazının seri numarası, son kalibrasyon tarihi, sertifika ve delil özeti — dosya itiraza dayanacak biçimde bir arada.
Operasyon konsoluARAYÜZ TASARIMI
GÖZCÜ — Operasyon konsolu
Yüksek skorlu kameralar, olay kuyruğu ve model performansı. Kutulardaki etiketler kenar cihazın ürettiği çıktıyı yansıtır: iz numarası, araç sınıfı ve anlık hız. Kesikli çizgi merkeze bildirim eşiğidir.
Plaka tanıma ve geçiş kaydıARAYÜZ TASARIMI
GÖZCÜ — Plaka tanıma ve geçiş kaydı
Her geçiş plaka, sınıf, şerit, yön ve hızıyla kaydediliyor; aranan araç listesiyle anlık karşılaştırılıyor. Okunamayan plakalar ayrı işaretleniyor — OCR güveni düşük kayıtlar otomatik ceza akışına girmiyor.
Denetleme ağıARAYÜZ TASARIMI
GÖZCÜ — Denetleme ağı
Koridor boyunca noktalar, cihaz sağlığı ve ihlal türü dağılımı. Onay oranı sistemin ne kadar güvenilir çalıştığının en doğrudan göstergesi; reddedilen kayıtlar modelin eğitim setine geri besleniyor.
Kapsam

15 modül.

  • 01

    Kenar işleyici

    RTSP akışı, nesne tespiti, çoklu nesne takibi, hız ve yön çıkarımı.

  • 02

    Plaka tanıma

    Plaka tespiti ve karakter okuma, güven skoru, alternatif okuma önerileri.

  • 03

    Araç sınıflandırma

    Otomobil, kamyon, otobüs, motosiklet ayrımı ve renk tahmini.

  • 04

    Skorlama

    Kural motoru ve sınıflandırıcının birleşik karar üretimi.

  • 05

    Olay servisi

    Olay kaydı, video kesiti saklama, bildirim kuralları.

  • 06

    Operasyon konsolu

    Olay kuyruğu, canlı kamera duvarı, doğrulama akışı.

  • 07

    İhlal doğrulama

    Plaka, hız, mevzuat maddesi, ceza hesabı ve kalibrasyon kaydı tek ekranda.

  • 08

    Geçiş kaydı

    Her geçişin plakası, sınıfı, şeridi, yönü ve hızı; aranan araç listesiyle anlık karşılaştırma.

  • 09

    Denetleme ağı

    Koridor şeması, nokta bazlı istatistik, cihaz sağlığı ve bakım planı.

  • 10

    Delil yönetimi

    Kare seti, özet (hash), imza zamanı, operatör kaydı ve dışa aktarım.

  • 11

    Olay arşivi

    Geçmiş kayıtlar, video oynatma, etiket düzeltme.

  • 12

    Isı haritası & raporlar

    Km, saat ve koşul kırılımında yoğunluk; ihlal türü dağılımı.

  • 13

    Model metrikleri

    Precision, recall, F1 ve tespit gecikmesi takibi.

  • 14

    Veri seti ve eğitim

    Etiketli video kütüphanesi, koşul bazlı kırılım (gece/yağmur/tünel), sürüm karşılaştırma ve geri alma.

  • 15

    Cihaz yönetimi

    Kenar cihaz sağlığı, kamera envanteri, yük ve bakım kaydı.

Aynı hattın üstüne kurulabilenler

Aynı kamera, başka kural.

Tespit, takip ve delil saklama katmanı bir kez kuruluyor. Üstüne eklenen her denetleme türü yeni bir sistem değil, yeni bir kural ve iş akışı tanımı oluyor.

  • Kavşak ve kırmızı ışık denetimi

    Sinyalizasyon durumuyla eşleşen kare seti, ihlal anı ve duruş çizgisi geçişi; kavşak içi tıkama tespiti.

  • Ortalama hız (kesit) denetimi

    İki nokta arasındaki geçiş sürelerinden ortalama hız hesabı; plaka eşleştirmesi ve tolerans yönetimi.

  • Otopark ve site giriş kontrolü

    Plaka tanımayla bariyer açma, abone/misafir ayrımı, giriş-çıkış süresi ve ücretlendirme.

  • Kantar ve yükleme kapısı otomasyonu

    Araç tanıma ile tartım kaydını eşleştirme, dorse plakası okuma, sevkiyat belgesine bağlama.

  • Saha güvenliği ve KKD tespiti

    Fabrika sahasında baret, yelek ve yasak bölge ihlali tespiti; vardiya bazlı raporlama.

  • Yoğunluk ve akış sayımı

    Tesis, perakende alanı veya yaya geçidinde kişi/araç sayımı, yön analizi ve doluluk eğrisi.

Benzer bir sisteme mi ihtiyacınız var

Yapay Zekâ & Görüntü İşleme tarafında konuşalım.

Yapay Zekâ & Görüntü İşlemeAr-Ge2026