Yapay zekanın alt bileşenlerinden biri olan bilgisayarlı görü, insan ile yapılan denetim ve kontrollerin yerini alan çok sayıda uygulamada kullanılan önemli bir teknoloji olarak karşımıza çıkmaktadır. Bilgisayarlı görü, dijital görüntüleri ve videoları işleme, analiz etme ve insanlara üst düzey bakış açısı kazandırma yeteneği sunmakta, insan görme sistemi ile yapılan çeşitli görevleri otomatik olarak yapmaya imkân tanımaktadır. Karayolu video gözlem sistemlerinin bilgisayarlı görü teknikleri ile analizi sayesinde, video akışlarındaki hareketli nesnelerin tespiti ve takibi ile kural dışı davranışların tespiti ve sınıflandırılması mümkün olmaktadır. Bilgisayarlı görü teknikleri kullanılarak yapılan video akış analizleri; 7/24 esaslı görev yapan Trafik Kontrol Merkezlerindeki operatörlerin durumsal farkındalıklarının artırılmasına, işlerinin kolaylaştırılmasına, çok sayıda kamera olması nedeniyle insan gözüyle anlık tespiti zor ve zaman alıcı kötücül aktivitelerin tespitine katkı sunmaktadır.

Son yıllarda yapılan çalışmalarda, özellikle derin öğrenmeye dayalı yapay zekâ yaklaşımları başta olmak üzere, makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılarak video analiz ve olay tespit çalışmalarının yapıldığı görülmektedir. Bu projede, trafik gözlem kameralarından elde edilen görüntülerden, hibrit derin öğrenme yöntemleriyle gerçek zamanlı video akışı analizi ve anomali tespiti yapılmış, literatürdeki benzerlerine göre daha yüksek tespit oranı elde edilmiştir. Bu proje ile ulaştırma ve bilişim disiplinlerini içeren akıllı ulaşım çalışmalarında yararlanılabilecek, ülkemizdeki birçok ulusal strateji belgeleri ve kalkınma planı hedeflerini ve Avrupa Yeşil Mutabakatı stratejilerini destekleyen bir yapay zekâ modeli geliştirilmiştir ve gerçek zamanlı olarak test edilerek doğrulanmıştır. Proje kapsamında, canlı video akışlarının gerçek zamanlı olarak gelişmiş yapay zekâ teknikleri kullanılarak analiz edilebilmesi için gerekli platform oluşturulmuş, bu platform üzerinde farklı hibrit derin öğrenme yöntemleri test edilerek literatürde yer alan çalışmalardan daha iyi tespit sonuçları elde edilebilmesine çalışılmıştır. Öğrenme aktarımı, görü transformatörü gibi derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yol ağında trafik güvenliğini riske atan durumların otomatik olarak tespiti yapılmış, karayolu/otoyol işletmecilerinin karar destek ve iş akış süreçlerini kolaylaştıran yerli bir yapay zekâ modeli geliştirilmiştir.