Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuçta bu model kullanılarak söz konusu hizmet sisteminde dinamik çizelgeleme sürecine veri hazırlanması sağlandı.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, Ankara Hızlı Raylı Sistemde, Kızılay-Ankaray istasyonunda bekleyen yolcuların, sistemde güvenlik amaçlı kullanılan kameralar vasıtasıyla algılanan griseviye görüntüleri, bilgisayar ortamına aktarıldı. Daha sonra, görüntü segmentasyon işlemleri ile nesneler arka plandan ayrıldı ve ayrılan nesnelere ait görüntüler, görüntü güçlendirme metotları ile belirginleştirildi. Bir sonraki aşamada, netleştirilmiş görüntülerin gri-seviye histogramlarından nesnelere ait alansal bilgiler çıkarıldı. Hesaplanan yolcu yoğunluk oranı değerleri ile gözle sayılan yolcu sayıları arasındaki ilişkiler incelenerek Ankara Hızlı Raylı Ulaşım Sistemde tren sefer aralıklarının optimizasyon işlemlerine giriş verileri sağlanacak hale getirildi. Elde edilen bu sayısal değerler, zaman serisi verileri olarak alınıp hafta içi yolcu gelişlerinin ARIMA modelleri yardımıyla modellemesi yapıldı. Sonuçta bu model kullanılarak söz konusu hizmet sisteminde dinamik çizelgeleme sürecine veri hazırlanması sağlandı.
Abstract
In this study, the gray-level image data is acquired by solid state cameras that are used for security in Ankara-Kızılay station of Ankara Rapid Rail Transit System, the objects are extracted from the background of the image by utilizing the image segmentation or intermediate level processing, and then using image enhancement technique, the remaining objects are investigated in detail. In the next step, the area information has been extracted from the gray-scale histogram of the image of isolated objects. The area information is used in obtaining approximate number of passengers. Finally, this information is used as an input for ARIMA Models in order to predict the number of passengers, which will be utilized as the input data for the optimization of the time between headways.