🚗 context-aware-safety-auditor
Proje Hakkında
Bu model, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Deep Learning dersi final projesi kapsamında geliştirilmiştir.
BDD100k veri seti kullanılarak eğitilen bu sistem, Multi-Agent (Çoklu Ajan) mimarisine sahiptir.
Mimari
Model iki farklı "uzman" ajanın füzyonundan oluşur:
- Context Agent (Bağlam Ajanı): DeiT-Tiny kullanarak hava durumu ve günün saatini analiz eder.
- Object Agent (Nesne Ajanı): DeiT-Tiny kullanarak yoldaki riskli nesneleri (yaya, araç vb.) tespit eder.
- Fusion Layer: İki ajandan gelen bilgiyi birleştirip nihai "Kaza Riski" skorunu üretir.
Performans Metrikleri
Eğitim sonucunda elde edilen başarı oranları:
- Hava Durumu Tespiti: %97.10
- Zaman Tespiti: %98.99
- Nesne Tespiti: %99.91
- Genel Risk (Füzyon): %99.92
Kullanım
Bu model, otonom araçlar için bir "Güvenlik Denetçisi" (Safety Auditor) olarak tasarlanmıştır.
