Bu proje, görme engelli bireylerin şehir içinde daha güvenli ve bağımsız hareket edebilmesini hedefleyen
bir mobil uygulamanın ilk prototipidir. Uygulama; gerçek zamanlı kamera akışından trafik ışıklarını ve çevresel nesneleri tespit eder,
sonucu tamamen sesli geri bildirim ile kullanıcıya iletir.
Mimari Yaklaşım
Mobil Uygulama (Android/Kotlin): Kamera akışı, jest (dokunma) kontrolleri ve sesli geri bildirim akışı.
Nesne Tespiti:TensorFlow Lite üzerinde SSD MobileNetV1 modeli ile gerçek zamanlı tespit.
Trafik Işığı Sınıflandırma:CNN tabanlı TFLite model ile kırmızı/yeşil ışık ayrımı.
Görüntü İşleme: Performans için OpenCV destekli ön işleme adımları.
Öne Çıkanlar
Sesli kullanım: Ekranın herhangi bir yerine dokunarak başlatma; sonuçlar sesli bildirimle aktarılır.
Akıllı ortam algılama: Işık koşullarına göre flaş otomatik yönetilir.
Güvenlik modu: İki dokunuşla çevredeki nesnelerin sesli bildirimi; üç dokunuşla güvenli çıkış.
Minimal ve erişilebilir arayüz: Basit, anlaşılır, ekran okuma ve ses odaklı tasarım.
Neler Yapıyor?
Trafik ışığı tespiti: Kırmızı/yeşil ışığı anlık sınıflandırır ve sesli bildirir.
Çevresel nesne tespiti: Yaya, araç vb. nesneleri gerçek zamanlı algılar.
Jest tabanlı kontrol: Başlat, güvenlik modu ve çıkış eylemleri dokunuşlarla yönetilir.
Teknolojiler
Android Studio, Kotlin
TensorFlow Lite (SSD MobileNetV1)
CNN tabanlı trafik ışığı sınıflandırma (TFLite)
OpenCV (gerçek zamanlı ön işleme)
Text-to-Speech (sesli geri bildirim)
Bağlam ve Makale
Bu proje, hazırladığım akademik çalışmanın uygulama çıktısıdır. Ayrıntılı yöntem ve bulgular için
makale sayfasını ziyaret edebilirsiniz.
