Forgalomszámlálás mesterséges intelligencia alapú objektumdetektálással

Abstract

A szakdolgozat célja egy mesterséges intelligencia alapú járműdetektáló és forgalomszámláló rendszer fejlesztése volt, amely Debrecen területén található közlekedési kameraképek feldolgozásával képes a különböző járműtípusok automatikus felismerésére. A rendszer megvalósítása Python programozási nyelven történt, az objektumdetektálást pedig az YOLOv8 neurális hálózati modell biztosította. A feldolgozás során a program meghatározza a járművek kategóriáját, majd az eredményeket strukturált CSV állományban tárolja. A tárolt adatokhoz a rendszer automatikusan metaadatokat is hozzárendel, például a helyszínt, az időpontot és a napszakot. Az elkészült adatállomány lehetővé teszi a későbbi statisztikai elemzést és a forgalmi mintázatok vizsgálatát. Az eredmények szemléltetésére Power BI alapú interaktív vizualizáció készült, amely támogatja a különböző helyszínek és időszakok összehasonlítását. A fejlesztett rendszer alkalmas lehet intelligens közlekedési rendszerek adatgyűjtési feladatainak támogatására. A dolgozat bemutatja a módszer előnyeit, korlátait és a továbbfejlesztés lehetséges irányait is.