Geleneksel trafik sinyalleri sabit zamanlama ile çalışır ve yayaların farklı geçiş hızlarını dikkate almaz. Bu durum özellikle yaşlı, engelli veya dikkatini başka yöne vermiş yayalar için ciddi güvenlik riskleri oluşturur.
Araştırmacılar bu soruna yönelik geliştirdikleri 'No Pedestrian Left Behind' (NPLB) sisteminde, beş farklı nesne algılama modelini BGVP veri seti üzerinde test etti. YOLOv12 modeli %75.6 ortalama hassasiyet puanıyla en başarılı sonucu verdi.
NPLB sistemi, ince ayarlı YOLOv12 modelini ByteTrack çoklu nesne takibi ve uyarlanabilir kontrolcü ile birleştiriyor. Sistem yaya geçitlerindeki savunmasız yol kullanıcılarını gerçek zamanlı olarak izleyerek, kalan süre kritik eşiğin altına düştüğünde sinyal zamanlamasını otomatik olarak uzatıyor.
10.000 Monte Carlo simülasyonu ile test edilen sistem, yaya güvenliğini %71.4 oranında artırırken, mahsur kalma oranlarını %9.10'dan %2.60'a düşürdü. Önemli olan, bu başarının sinyal uzatmalarının minimum düzeyde tutulmasıyla elde edilmesi.
Bu teknoloji, akıllı şehir altyapısında yaya güvenliğini artırmak için önemli bir adım teşkil ediyor ve gelecekte trafik yönetim sistemlerinin daha kapsayıcı hale gelmesine katkı sağlayabilir.