{"id":23401558,"url":"https://github.com/byigitt/smartmove","last_synced_at":"2026-05-03T17:34:16.352Z","repository":{"id":269145841,"uuid":"906325961","full_name":"byigitt/smartmove","owner":"byigitt","description":"fake data generation and analysis for ankara metro station","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-12-21T17:35:11.000Z","size":24059,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2026-03-01T19:47:36.455Z","etag":null,"topics":["ankara","cv2","metro","numpy","pandas","scikit-learn"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://move.baris.pw","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/byigitt.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-12-20T16:41:30.000Z","updated_at":"2025-02-05T15:09:16.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-02-14T16:47:20.623Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/byigitt/smartmove","commit_stats":null,"previous_names":["byigitt/smartmove"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/byigitt/smartmove","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/byigitt%2Fsmartmove","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/byigitt%2Fsmartmove/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/byigitt%2Fsmartmove/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/byigitt%2Fsmartmove/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/byigitt","download_url":"https://codeload.github.com/byigitt/smartmove/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/byigitt%2Fsmartmove/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":32578771,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-03T06:36:36.687Z","status":"ssl_error","status_checked_at":"2026-05-03T06:36:09.306Z","response_time":103,"last_error":"SSL_read: unexpected eof while reading","robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":false,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["ankara","cv2","metro","numpy","pandas","scikit-learn"],"created_at":"2024-12-22T11:16:56.100Z","updated_at":"2026-05-03T17:34:16.333Z","avatar_url":"https://github.com/byigitt.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# smartmove - Metro Yolcu Analiz Sistemi\n\n*cyberia ~ Ostimtech AI Competition 2024*\n\nBu proje, Ankara Metro sistemindeki yolcu yoğunluğunu tahmin etmek ve analiz etmek için geliştirilmiş yapay zeka tabanlı bir sistemdir. Sistem, çeşitli faktörleri göz önünde bulundurarak gerçek zamanlı yoğunluk tahminleri yapar ve yolcu sayımı gerçekleştirir.\n\n## 🚇 Özellikler\n\n### Yolcu Yoğunluğu Tahmini\n- Ankara Metro'nun tüm hatlarında (M1-2-3, M4, A1) yoğunluk tahmini\n- Dikkate alınan faktörler:\n  - Gün içi saat ve haftanın günü\n  - Hava durumu ve etkisi\n  - İstasyon konumu ve tipi\n  - Sefer sıklığı\n  - Geçmiş yolcu desenleri\n\n### Gerçek Zamanlı Yolcu Sayımı\n- Video tabanlı yolcu giriş/çıkış sayımı\n- YOLOv8 nesne tespiti ile hassas insan tespiti\n- Çizgi geçiş analizi ile yön tespiti\n- Gerçek zamanlı sayaçlar:\n  - Giren yolcu sayısı\n  - Çıkan yolcu sayısı\n- Görsel analiz ve raporlama\n\n## 🛠️ Kurulum\n\n1. Projeyi klonlayın:\n```bash\ngit clone https://github.com/byigitt/smartmove.git\ncd smartmove\n```\n\n2. Gerekli paketleri yükleyin:\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n## 📊 Kullanım\n\n### Yolcu Sayımı\n\nVideo üzerinden yolcu sayımı yapmak için:\n\n```bash\npython counter.py\n```\n\n### Yoğunluk Tahmini\n\nSentetik veri üretimi:\n```bash\npython generate.py --start-date 2023-01-01 --end-date 2023-12-31 --freq 5min\n```\n\nModel eğitimi:\n```bash\npython predict.py --train --model-type rf\n```\n\nTahmin yapma:\n```bash\npython predict.py \\\n    --metro-line M1-2-3 \\\n    --station \"15 Temmuz Kızılay Millî İrade\" \\\n    --hour 8 \\\n    --weather Sunny \\\n    --weekend\n```\n\n## 📁 Proje Yapısı\n\n```\n.\n├── data/                  # Veri dosyaları\n│   └── demo/             # Demo videoları\n├── generator/            # Veri üretim modülleri\n├── train/               # Model eğitim modülleri\n├── visualize/           # Görselleştirme modülleri\n├── generate.py          # Veri üretim betiği\n├── predict.py           # Tahmin betiği\n├── people_counter.py    # Yolcu sayım betiği\n└── requirements.txt     # Bağımlılıklar\n```\n\n## 🎯 Özellikler ve Kullanım Senaryoları\n\n### Yolcu Sayımı\n- Gerçek zamanlı insan tespiti ve sayımı\n- Giriş/çıkış yönü analizi\n- Görsel raporlama ve istatistikler\n- Video kaydı ve analiz\n\n### Yoğunluk Tahmini\n- İstasyon bazlı yoğunluk tahminleri\n- Hava durumu etkisi analizi\n- Zaman bazlı yoğunluk desenleri\n- Özel durum ve etkinlik analizi\n\n## 📈 Görselleştirmeler\n\n- Gerçek zamanlı sayım grafikleri\n- İstasyon yoğunluk haritaları\n- Zaman bazlı analiz grafikleri\n- Hat karşılaştırma grafikleri\n\n## 👥 Katkıda Bulunma\n\nKatkılarınızı bekliyoruz! Lütfen bir Pull Request göndermekten çekinmeyin.\n\n## 📄 Lisans\n\nBu proje MIT Lisansı altında lisanslanmıştır - detaylar için LICENSE dosyasına bakın.\n\n## Eklenecek seyler\n\n1. Uber tarzı bir projeyle anlaşılıp bütün toplu taşımalar doluysa farklı bir seçeneğe gidilebilir.\n2. Paylaşımlı yolculukta kısa mesafeler için kullanılabilir.\n\n## 🏆 Yarışma Bilgileri\n\nBu proje, Pandora AI - Ostimtech AI Yarışması 2024 için Cyberia ekibi tarafından geliştirilmiştir. Proje, Ankara Metro sisteminde:\n- Yolcu yoğunluğunu tahmin etmeyi\n- Gerçek zamanlı yolcu sayımı yapmayı\n- Metro işletmesinin optimizasyonunu sağlamayı\n- Yoğun saatlerde alternatif rotalar önermeyi\nhedeflemektedir.\n\n## ✨ Teşekkür\n\nBu projeyi geliştirmemize yardımcı olan tüm katılımcılara ve destekçilere teşekkür ederiz. Özellikle, Pandora AI - Ostimtech AI Yarışması 2024 organizatörlerine özel teşekkürlerimizi sunuyoruz.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fbyigitt%2Fsmartmove","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fbyigitt%2Fsmartmove","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fbyigitt%2Fsmartmove/lists"}