Yapay zeka, mobil uygulama ve 5G ağ yeteneklerini gerçek zamanlı güvenlik sistemlerine dönüştüren öğrenci teknoloji ekibi.
Mergen Gez, TEKNOFEST 2026 sürecinde 5G ve yapay zeka ekseninde çalışan; görüntü işleme, canlı video analizi, mobil istemci, backend orkestrasyonu ve kanıtlanabilir otomatik karar sistemleri üzerine odaklanan bir ekip organizasyonudur.
| Alan | Ne geliştiriyoruz? |
|---|---|
| Yapay zeka ve görüntü işleme | Araç, plaka, sürücü davranışı ve risk nesneleri için gerçek zamanlı tespit hatları |
| Takip ve kanıt üretimi | ByteTrack, Track ID, zaman damgası ve olay loglarıyla izlenebilir analiz sonuçları |
| Mobil uygulama | React Native tabanlı canlı görüntü, doğrulama ve olay gösterimi ekranları |
| Backend orkestrasyonu | FastAPI, WebSocket, REST ve asenkron servislerle modüler sistem mimarisi |
| 5G ağ API kullanımı | Number Verification ve Quality on Demand mantığıyla olay temelli ağ kalitesi yönetimi |
| Performans | FPS, latency, model doğruluğu ve kaynak kullanımı arasında ölçülebilir denge |
Bürkut 5G, canlı video akışı üzerinden araç, plaka, araç içi nesne ve sürücü risk davranışlarını tespit etmeyi hedefleyen yapay zeka tabanlı yol güvenliği sistemidir.
Sistem yaklaşımımız:
- Normal modda düşük maliyetli izleme ve temel tespit.
- Kritik durumda QoD ile yüksek kaliteye geçiş.
- YOLOv11 tabanlı nesne tespiti.
- ByteTrack ile hedef sürekliliği.
- ROI tabanlı plaka, yüz, el ve risk nesnesi analizi.
- WebRTC ile canlı medya akışı.
- WebSocket ile anlık sonuç gösterimi.
- Zaman damgalı log ve kanıt üretimi.
React Native Mobil Uygulama
-> Number Verification
-> WebRTC Canlı Akış
-> FastAPI Backend / Orkestrasyon
-> YOLOv11 + ByteTrack + ROI
-> QoD State Machine
-> WebSocket Sonuç Akışı
-> Log / Kanıt Katmanı
- Ölçülmeyen iddiayı başarı gibi sunmayız.
- Ham veri, özel yarışma verisi ve API bilgilerini herkese açık alanda paylaşmayız.
- Model başarısını precision, recall, F1, mAP, FPS ve latency metrikleriyle değerlendiririz.
- Mobil ve backend kararlarını canlı demo hedefiyle uyumlu tutarız.
- Basit görünen sistem parçalarını bile loglanabilir ve doğrulanabilir hale getiririz.
FTR döneminde veri seti, YOLOv11 tabanlı model hattı, ByteTrack/ROI yaklaşımı, metrik tabloları ve kanıt üretimi üzerine yoğunlaşıyoruz. Final hazırlığında bu omurga React Native mobil uygulama, FastAPI backend, WebRTC canlı akış ve 5G API entegrasyonu ile uçtan uca çalışan bir demo sistemine dönüştürülecek.
Mergen Gez, mühendisliği yalnızca çalışan kod olarak değil; ölçülebilir, anlatılabilir ve güvenilir sistemler kurma disiplini olarak görür.
