Proje
Yol Çukur Tespiti Sistemi
YOLO tabanlı yapay zeka modeliyle yollardaki çukurları gerçek zamanlı tespit eden, Raspberry Pi ile sahaya taşınmış ve Flutter mobil uygulamasıyla desteklenen uçtan uca bir izleme sistemi.
Proje Hakkında
Bozuk yol yüzeyleri sürücü güvenliğini tehdit eder ve araçlarda kalıcı hasarlara yol açar. Belediyeler ve yol bakım ekipleri için bu çukurların erkenden tespit edilmesi, planlı bakım süreçlerinin en kritik adımıdır. Bu proje, bu ihtiyacı karşılamak için özel olarak eğitilmiş bir YOLO modeli kullanarak video ve görüntüler üzerinde yol çukurlarını yüksek doğrulukla tespit eder.
Sistem, her karede tespit edilen çukurları yeşil bir sınırlayıcı kutu (bounding box) ve güven skoru ile işaretler; sağdaki interaktif görselde bu tespit kutusunu kaydırıcıyı sürükleyerek kendiniz inceleyebilirsiniz. Tespit sonuçları video/görsel olarak kaydedilir ve istatistiksel olarak raporlanır.
Projeyi laboratuvar ortamından gerçek sahaya taşımak için bir Raspberry Pi ve kamera modülü ile donanımsal bir edge cihaza dönüştürdük; bu sayede sistem sahada bağımsız olarak çalışabiliyor. Tespit anında N8N webhook entegrasyonu üzerinden Telegram gibi harici servislere anlık bildirim gönderiliyor. Ayrıca Flutter ile geliştirilen mobil uygulama sayesinde kullanıcılar tespit edilen çukurları konum bilgisiyle birlikte anlık olarak takip edebiliyor.
POTHOLE 0.83
⇔ Sürükleyerek İncele
Kaydırıcıyı sürükleyerek modelin çukuru nasıl tespit ettiğini görün.
Öne Çıkan Özellikler
- ✓ Video ve görüntülerden gerçek zamanlı çukur tespiti
- ✓ Bounding box ve güven skoru (confidence) gösterimi
- ✓ Raspberry Pi + kamera ile edge cihaz entegrasyonu
- ✓ N8N webhook ile anlık bildirim akışı
- ✓ Telegram üzerinden görselli tespit bildirimi
- ✓ Flutter ile geliştirilmiş mobil takip uygulaması