Çok Açılı Trafik Video Analizi için Veri Kümesi

Sokakta birçok gözün önemi

Yoğun bir caddeden karşıdan karşıya geçmeyi denemiş herkes bilir ki, otomobiller, bisikletler ve yayalar öngörülmesi zor biçimlerde hareket eder. Kentler, bu alanları güvenli tutmak için kameralara ve yapay zekâya yöneliyor, ancak çoğu sistem hâlâ yolu tek bir açıdan izliyor. Bu makale, aynı yaya geçidini eşzamanlı olarak üç farklı bakış açısından kaydeden yeni bir açık video veri kümesini tanıtıyor; bu, araştırmacılara daha güvenli, daha akıllı trafik sistemleri oluşturmak için zengin ham veri sağlıyor.

Bir yaya geçidi, üç bakış açısı

Veri kümesi tek, sıradan bir sahneye odaklanıyor: İspanya’daki Murcia Üniversitesi kampüsündeki bir yaya geçidi. Tek bir kameraya güvenmek yerine yazarlar her olayı aynı anda çalışan üç cihazla kaydetti: yaya geçidine yaklaşan hareketli bir araca monte edilmiş bir kamera, yükseltilmiş konumda karayolu kenarına sabitlenmiş bir kamera ve üzerinde asılı duran küçük bir insansız hava aracı (drone) kamerası. Bu görüntüler birlikte aynı insanları ve araçları yer seviyesinden, yandan ve gökyüzünden yakalayarak farklı gözlemcilerin gerçek hayatta aynı anı nasıl gördüğünü yakından yansıtıyor.

Günlük geçişler ve nadir kazaları yakalamak

Veriyi hem günlük izleme hem de acil durumlar için kullanışlı kılmak amacıyla ekip iki tür olayı sahneledi. Bazı kayıtlarda yayalar normal trafik davranışını yansıtarak sadece karşıdan karşıya geçerken araç durup bekliyor. Diğerlerinde ise bir oyuncu yaya geçidinde düşme simülasyonu yapıyor; bu, gerçek bir kazayı andıracak şekilde tasarlanmış hareket örüntülerini takip ediyor. Araç her zaman aynı rotayı izliyor ve yayalar aynı temel hareketleri tekrarlıyor, böylece araştırmacılar her senaryonun farklı kameralardan nasıl göründüğünü karşılaştırıp olağandışı olayların rutinlerden nasıl ayrıldığını inceleyebiliyor.

Ham görüntülerden güçlü araştırma yakıtına

Veri kümesinin kilit özelliklerinden biri video dosyalarının ham ve düzenlenmemiş olarak saklanması. Yapılan tek işlem hassas zaman damgalarının eklenmesi ve basit bir görsel işarettir: her geçişin başında bir yaya kısa süreliğine elini kaldırır. Bu, üç kameranın karelerini hizalamayı kolaylaştırır, böylece aynı an her açıdan çalışılabilir. 18 video dosyası üç kamera kurulumu ve iki geçiş koşulunu (düşme ile ve düşme olmadan) kapsıyor; bunlar araç, yol kenarı ünitesi ve dronenın üç farklı mekânsal düzeni boyunca kaydedildi. Araştırmacılara ayrıca yol kenarı kameralarının lenslerinin tam optik özelliklerini tanımlayan ek görüntüler veriliyor; bu, gerekirse bozulmayı düzeltmelerine yardımcı oluyor.

Makinelerin sahneyi ne kadar iyi anladığını test etmek

Veri kümesinin gerçekten kullanışlı olduğunu doğrulamak için yazarlar standart nesne algılama testleri gerçekleştirdi ve kayıtlarını KITTI, VisDrone ve UA-DETRAC gibi iyi bilinen trafik video koleksiyonları ile karşılaştırdı. Videolardaki insanları bulmak için modern algılama modelleri kullandılar ve tahmin edilen şekillerin insan onaylı konturlarla ne kadar iyi eşleştiğini ölçtüler. Ortalama olarak yeni veri kümesi hem algılamaların doğruluğu hem de sınırlayıcı şekillerin hizalanması açısından daha yüksek puanlar verdi. Her bir kişinin bir, iki veya üç görünümde ne sıklıkta görünür olduğuna bakarak ekip, farklı kameraların örtüşen kapsamasının insanların araçların veya sokak mobilyalarının arkasına gizlendiği durumlarda kör noktaları önemli ölçüde azalttığını da gösterdi.

Geleceğin sokakları için ne anlama geliyor

Uzman olmayanlar için temel mesaj, bu veri kümesinin önceki koleksiyonlara kıyasla bir yaya geçidinde olanların çok daha eksiksiz bir resmini sunduğudur. Araç, yol kenarı ve hava görüntülerini eşzamanlı bir biçimde birleştirerek mühendisler ve bilim insanlarına insanları daha güvenilir takip edebilen, kazaları hızlıca tespit edebilen ve engeller ile değişen bakış açıları gibi gerçek dünya zorluklarıyla başa çıkabilen trafik sistemleri geliştirmeleri için gerçekçi bir test ortamı sağlıyor. Uzun vadede böyle kaynaklar, daha güvenli geçişlerin, daha duyarlı trafik ışıklarının ve yolu kullanan herkesi daha iyi koruyan daha akıllı şehir hizmetlerinin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.

Atıf: Sanchez-Iborra, R., Kouvakis, V., Trevlakis, S.E. et al. Dataset for multi-perspective traffic video analysis. Sci Data 13, 543 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06907-y

Anahtar kelimeler: trafik gözetimi, çoklu-görüş video, yaya güvenliği, akıllı şehirler, bilgisayarla görme veri kümesi