Yapay zeka ve YOLOv5 'un kentsel kalite ölçümüne nasıl yenilik getirdiğini, etkili politika oluşturmaya ve kentsel zorlukların üstesinden gelmeye nasıl yardımcı olduğunu keşfedin. Ultralytics 'etkisini keşfedin.
Kentsel alanların kalitesinin doğru bir şekilde ölçülmesi, kent sakinlerinin karşılaştığı yoksulluk, altyapı, ulaşım, sağlık ve güvenlik gibi çeşitli zorluklarla mücadele eden etkili politikaların oluşturulmasında kritik bir unsurdur. Ancak, suç oranları, gelir düzeyleri ve konut koşulları gibi sosyoekonomik verilerin ara sıra yapılan vatandaş anketleri yoluyla toplanmasına yönelik geleneksel yöntemler, seyrek ve pahalı olmaları ve insan algısına dayalı olmaları nedeniyle yetersiz kalmakta ve mahalle düzeyindeki koşulların güncel olmayan bir resmini ortaya çıkarmaktadır.
Yapay zekanın bu alanda kullanımı, araştırmacıların kentsel yayılmayı ölçmek için uydu görüntülerini ve gelişmekte olan ülkelerdeki yoksulluk, zenginlik ve gelirin büyük ölçekli haritalarını oluşturmak için makine öğrenimi projelerini denemeleriyle hızla popülerlik kazanmaktadır. Bu ilerlemelere rağmen, kentsel ortamlardaki fiziksel manzara ve bunun zaman içinde nasıl değiştiği henüz tam olarak keşfedilmemiştir.
Andrea Vallebueno'ya göre, "kentsel mekânın kalitesini, zaman içindeki değişimini ve sunduğu mekânsal eşitsizliği belgeleyen yeterli bir ölçüt bulunmamaktadır." Andrea, yüksek frekanslı Google Street View görüntülerini kullanarak ve sokak segmenti düzeyinde panel verileri oluşturarak bu boşluğu doldurmak için ortak yazarı Yong Suk Lee ile birlikte çalıştı ve onları bu alanda öncü yaptı.
Andrea Vallebueno, Stanford Üniversitesi Düzenleme, Değerlendirme ve Yönetişim Laboratuvarı'nda Hesaplamalı Bilim Araştırma Görevlisidir.
Andrea'nın sosyal fayda uygulamaları için veri bilimini kullanma tutkusu, onu makine öğrenimi ve görsel yapay zeka kullanımını keşfetmeye yöneltti. Ekonomi geçmişi ve Stanford'da Veri Bilimi alanında yüksek lisans derecesi olan Andrea, yaklaşık bir buçuk yıldır YOLOv5 adresini kullanıyor.
Andrea, Mexico City'de bir çocukken, Santa Fe gibi büyük bir beton duvarın zenginleri yoksullardan ayırdığı mahalleler arasındaki dramatik eşitsizliklerin son derece farkındaydı. Veri bilimci bir araştırmacı olarak Vallebueno, geleneksel ekonomik verilerin bu aşırı farklılıkları nasıl gözden kaçırdığı, eşitsizlik ve kentsel çöküş göstergelerini nasıl gizlediği konusunda endişelenmeye başladı. Dünya çapında şehirlere taşınan insan sayısının artmasıyla birlikte, ayrıntılı veri eksikliğinin daha da acil bir sorun haline geleceğini fark etti.
Andrea ve Yong, kentsel çürümenin nesnel bir ölçüsünü oluşturmayı amaçlamıştır. Kentsel çürümenin göstergesi olan sekiz kentsel özelliği yakalamak için Google Street View görüntülerinde nesne algılamayı kullandılar. Onlar seçti YOLOv5 çıkarım hızı ve kullanım durumları için çok önemli olan bağlamsal bilgi kullanımı nedeniyle.
Eğitilen model San Francisco, Mexico City ve South Bend'deki farklı mahallelerden 114.000 sokak görüntüsü üzerinde çıkarım yapmak için kullanılmıştır. Sekiz özniteliğin tespitleri, kentsel çürüme endeksleri oluşturmak ve zaman içinde kentsel çürüme insidansındaki değişimi ölçmek için sokak segmenti düzeyinde toplulaştırıldı.
Andrea ve ekibi YOLOv5 ile çalışmanın son derece kolay olduğunu ve zamanlarının çoğunu veri setlerini düzenlemek ve modellerini eğitmek için harcadıklarını belirttiler. Deney izleme araçlarıyla entegrasyonu ve süreci çok daha erişilebilir kılan sınırlayıcı kutuların otomatik olarak öğrenilmesini takdir ettiler.
Andrea ve ekibi, kentsel kalite ölçümlerini fiziksel kentsel çevrenin olumlu niteliklerini içerecek şekilde genişletmekten ve bu endekslerin performansını çeşitli kentsel mahallelerde test etmekten heyecan duyuyor.
San Francisco, Tenderloin mahallesinde zaman içinde evsizlerin barınağı olarak kullanılan çadırların/tarpların model tespitlerinin görselleştirilmesi.
YZ'ye yeni başlayanlar için Andrea, tutkulu oldukları bir problem veya araştırma sorusu bulmalarını ve tüm YZ yaşam döngüsünü gözden geçirmelerini öneriyor. Bunun sezgi oluşturmanın ve modellerinin sınırlarını anlamanın en iyi yollarından biri olduğuna inanıyor.
Yapay zeka, karmaşık veri setlerini keşfetmelerini ve anlamalarını sağlayarak bulgularını daha doğru ve güvenilir hale getirdiğinden, üniversiteler ve araştırmacılar için giderek daha önemli bir araç haline geliyor. Araştırmacılar, yapay zekadan yararlanarak kentsel alanlar ve kent sakinlerinin karşılaştığı zorluklar hakkında daha kapsamlı bir anlayış oluşturabilir ve böylece daha iyi politikalar ve çözümler üretebilirler.
Andrea'nın YOLOv5 ile ilgili deneyimini okuduğunuz için teşekkür ederiz! Siz de deneyiminizi paylaşmak ister misiniz? Bizi her yerde etiketleyin @Ultralytics kendi deneyiminizle Ultralytics YOLO kullanın ve biz de çalışmanızı makine öğrenimi topluluğuna tanıtalım.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
