Trafik kazası algılama (TKA), bir trafik kazasının meydana geldiğini otomatik olarak tespit etme işlemidir. Bu sistemler, kazaları mümkün olan en kısa sürede belirleyerek acil durum ekiplerini bilgilendirmeyi ve böylece yaralıların kurtarılma şansını artırmayı amaçlar. TKA sistemleri, akıllı ulaşım sistemleri (AUS) ve bağlantılı araç teknolojileri gibi alanlarda önemli bir rol oynamaktadır.
Trafik kazaları, dünya genelinde önemli bir sağlık ve ekonomi sorunudur. Kaza sonrası müdahale süresi, yaralıların hayatta kalma ve iyileşme oranlarını doğrudan etkiler. Bu nedenle, kazaların hızlı ve doğru bir şekilde algılanması büyük önem taşır. TKA sistemleri, kazaların erken tespit edilmesini sağlayarak acil servis ekiplerinin olay yerine daha hızlı ulaşmasına ve gerekli müdahaleleri yapmasına olanak tanır.
Trafik kazası algılama sistemleri, farklı teknolojileri ve yöntemleri kullanarak kazaları tespit etmeye çalışır. Bu yöntemler genellikle üç ana kategoriye ayrılır:
Bu sistemler, araç içerisine yerleştirilen çeşitli sensörler aracılığıyla ani değişiklikleri ve çarpma etkilerini algılayarak kazaları tespit eder.
İvmeölçerler, aracın ivme değerlerini ölçerek ani hız değişikliklerini tespit eder. Bir çarpışma durumunda, aracın ivme değerlerinde ani ve büyük değişiklikler meydana gelir. Bu değişiklikler, bir kazanın meydana geldiğinin işareti olarak algılanabilir.
Jiroskoplar, aracın dönüş hızını ve yönünü ölçer. Bir kaza durumunda, araç ani ve kontrolsüz bir şekilde dönebilir veya takla atabilir. Bu tür durumlar, jiroskoplar tarafından tespit edilerek bir kazanın meydana geldiği belirlenebilir.
GPS, aracın konumunu ve hızını sürekli olarak takip eder. Bir kaza durumunda, aracın hızında ani bir düşüş veya beklenmedik bir konum değişikliği meydana gelebilir. Bu bilgiler, kazanın yerinin belirlenmesine ve acil durum ekiplerine doğru konum bilgilerinin iletilmesine yardımcı olur.
Hava yastıkları açıldığında, bu bilgi doğrudan bir TKA sistemine iletilebilir. Hava yastıklarının açılması, genellikle ciddi bir çarpışmanın meydana geldiğinin kesin bir işaretidir ve acil durum ekiplerinin derhal harekete geçmesini sağlar.
Bu sistemler, araçtan elde edilen çeşitli verileri (hız, konum, ivme, dönüş hızı vb.) analiz ederek kazaları tespit etmek için makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarını kullanır.
Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda trafik kazası verisiyle eğitilerek normal sürüş koşulları ile kaza durumlarını ayırt etmeyi öğrenir. Bu algoritmalar, araç sensörlerinden gelen verileri analiz ederek bir kazanın meydana gelme olasılığını tahmin eder.
Derin öğrenme algoritmaları, makine öğreniminin daha gelişmiş bir türüdür ve daha karmaşık veri setlerini analiz edebilir. Derin öğrenme modelleri, trafik kazalarını tespit etmede daha yüksek doğruluk oranları sağlayabilir.
Veri madenciliği teknikleri, büyük veri kümelerindeki kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkararak trafik kazalarının nedenlerini ve risk faktörlerini belirlemeye yardımcı olur. Bu bilgiler, kaza önleme stratejileri geliştirmek için kullanılabilir.
Bu sistemler, araç kameralarından elde edilen görüntüleri analiz ederek kazaları tespit eder.
Kamera sistemleri, aracın etrafındaki ortamı sürekli olarak izler ve olası tehlikeleri veya çarpışmaları tespit eder. Görüntü işleme algoritmaları, çarpışma anını veya çarpışma sonrası durumu analiz ederek bir kazanın meydana geldiğini belirleyebilir.
Trafik kazası algılama sistemleri, çeşitli alanlarda kullanılmaktadır.
eCall, Avrupa Birliği tarafından geliştirilen bir acil durum çağrı sistemidir. Bir kaza durumunda, araç otomatik olarak 112 acil durum hattını arar ve kaza yerinin konumunu iletir. Bu sistem, yaralıların kurtarılma şansını artırmak için tasarlanmıştır.
TKA sistemleri, trafik yönetimi merkezlerine gerçek zamanlı kaza bilgisi sağlayarak trafik akışının optimize edilmesine yardımcı olur. Kazalar, trafik sıkışıklığına neden olabilir ve bu durum, diğer sürücülerin güvenliğini tehlikeye atabilir. TKA sistemleri, kazaların hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve gerekli trafik önlemlerinin alınmasını sağlar.
Sigorta şirketleri, TKA sistemlerinden elde edilen verileri kullanarak kaza değerlendirme süreçlerini hızlandırabilir ve daha doğru tazminat hesaplamaları yapabilir. Ayrıca, bu veriler, sürücü davranışlarını analiz etmek ve riskli sürücüleri belirlemek için de kullanılabilir.