AI Form Builder Gerçek‑Zamanlı Adaptif Trafik Yönetimi Anketlerini Etkinleştiriyor

Kentsel hareketlilik bir dönüm noktasında. Artan nüfus, mikro‑mobilitenin yükselişi ve düşük karbonlu ulaşım talebi, şehir sokaklarında karmaşık bir talep ağını beraberinde getiriyor. Statik zamanlama planlarına veya nadir manuel sayımlara dayanan geleneksel trafik sinyal zamanlaması, bu hızlı değişimlere ayak uyduramıyor. Formize.ai’nin AI Form Builder yeni bir çözüm sunuyor: vatandaşları, saha ekiplerini ve bağlı cihazları, şehir trafik‑kontrol platformlarına doğrudan canlı, yapılandırılmış veri akışı sağlayacak şekilde güçlendirmek.

Bu makalede, AI‑destekli form oluşturma, AI‑tabanlı otomatik doldurma ve AI‑tarafından oluşturulan yanıt taslaklarını kullanarak ham trafik gözlemlerini birkaç dakikada uygulanabilir sinyal ayarlamalarına dönüştüren uçtan‑uza bir iş akışını inceliyoruz. Aşağıdaki adımları ele alacağız:

1. Vatandaş odaklı trafik anketlerinin AI önerileriyle tasarlanması.
2. AI Form Filler ile araç‑telemetri API’lerinden tekrarlayan alanların otomatik doldurulması.
3. Toplanan verilerin şehrin Adaptif Trafik Yönetim Sistemi (ATMS) ile entegrasyonu.
4. Trafik mühendisleri için yanıt özetlerinin otomatik oluşturulması.
5. Veri akışının Mermaid diyagramı ile görselleştirilmesi.

Sonunda, bir belediyenin aylık trafik sayım raporlarından gerçek zamanlı, kitle kaynaklı trafik istihbaratına geçerek adaptif sinyal kontrolü, sıkışıklık azaltımı ve güvenliği artırma yolculuğunu göreceksiniz.

1. Anketin Hazırlanması – AI Form Builder’da Aksiyon

1.1 Geleneksel Anketlerin Sorunu

Standart trafik‑anket PDF’leri veya statik Google Form’ları üç ana dezavantaja sahiptir:

1.2 AI‑Destekli Form Oluşturma

AI Form Builder ile planlayıcılar sadece yüksek‑ seviyeli bir hedef yazar:

Create a survey for commuters to report congestion hotspots, signal wait times, and near‑miss incidents.

AI anında şu önerileri sunar:

• “Konum”, “Günün Saati”, “Araç Tipi”, “Gözlemlenen Gecikme (saniye)”, “Güvenlik Olayı” bölümlerine sahip temiz, mobil‑öncelikli bir düzen.
• Koşullu mantık: “Güvenlik Olayı” “Evet” ise, “Açıklama” ve isteğe bağlı fotoğraf yükleme alt‑formunu göster.
• “Konum” için şehir GIS’inden (ör. “5th & Main”) ön‑dolmuş açılır menüler.

Sonuç, yayına hazır bir form olup şehir portalına gömülebilir, push bildirimleriyle gönderilebilir ya da kavşaklarda QR kodu aracılığıyla erişilebilir.

1.3 Erişilebilirlik ve Dil Desteği

AI Form Builder, yanıtlayıcının tarayıcı dilini otomatik algılar ve formu ilgili çeviride sunar; böylece çok dilli nüfusun tamamı kapsanır.

2. Sürtünmenin Azaltılması – Otomatik Veri Girişi İçin AI Form Filler

Mükemmel bir form olsa bile, yanıtlayıcılar her alanı doldurmakta tereddüt edebilir. AI Form Filler, dış servislerden veri çekerek bunu çözer:

• Araç‑telemetri API’ları (bağlı araç platformları) gerçek zamanlı hız, konum ve seyahat süresi sağlar.
• Toplu taşıma saatleri beklenen varış zamanlarını sunar, bu da algılanan gecikmenin hesaplanmasına yardımcı olur.
• Şehir CCTV analizleri seçilen kavşak için araç sayısını sağlar.

Kullanıcı mobil cihazda anketi açtığında AI, cihazın GPS’ini algılar, telemetri API’sini sorgular ve “Konum”, “Gözlemlenen Gecikme” ve “Araç Tipi” alanlarını ön‑doldurur. Kullanıcı sadece değerleri onaylar veya düzenler; böylece tamamlanma süresi 2 dakikadan < 30 saniyeye düşer.

3. Formdan Sinyale – Adaptif Trafik Yönetim Sistemleriyle Entegrasyon

3.1 Veri Boru Hattı Genel Görünümü

1. Form Gönderimi → Formize.ai webhook → Mesaj Kuyruğu (Kafka).
2. Akış İşlemcisi (Flink) veriyi tarihsel sıkışıklık desenleriyle zenginleştirir.
3. Karar Motoru (Python‑tabanlı ML modeli) her kavşağın aciliyet puanını hesaplar.
4. ATMS API gerçek zamanlı sinyal fazlarını ayarlamak için bir JSON yükü alır.

3.2 ATMS’ye Gönderilen Örnek JSON Yükü

{
  "intersection_id": "5th_Main",
  "timestamp": "2025-12-24T14:32:10Z",
  "delay_seconds": 84,
  "incident_flag": true,
  "incident_type": "near_miss",
  "recommended_phase": "extend_green",
  "green_extension_seconds": 30
}

ATMS, yükü doğrular, “extend_green” komutunu 30 saniye için uygular ve değişikliği daha sonra denetim için kaydeder.

3.3 Güvenlik ve Yönetişim

Tüm veri akışları şifrelenmiştir (TLS 1.3) ve Formize.ai’nin AI Request Writer özelliği, şu bilgileri içeren bir uyumluluk özeti otomatik olarak taslaklar:

• Verinin kaynağı (vatandaş anketi, telemetri, CCTV).
• İşleme yasal dayanağı (kamu yararı trafik güvenliği).
• Saklama politikası (sinyal ayarlamasından 30 gün sonra).

Bu belgeler, şehir belge‑yönetim sisteminde saklanarak denetim gereksinimlerini manuel çaba olmadan karşılar.

4. Döngüyü Kapatmak – Trafik Mühendisleri İçin AI Responses Writer

Trafik mühendisleri, en son kitle‑kaynaklı içgörüleri özetleyen kısa brifing belgelerine ihtiyaç duyar. AI Responses Writer, saniyeler içinde bir sayfalık yönetici özeti üretir:

“2025 12 24 14:00‑15:00 öğleden sonra yoğunluğunda, 5th & Main kavşağı ortalama 84 saniye gecikme kaydetti; bu, tarihsel ortalamanın %12 üstünde. Bir bisikletçiyle yakın‑kaçma olayı rapor edildi. ATMS, kuzey yönünde yeşil fazı 30 saniye uzatarak gecikmeyi 5 dakika içinde 58 saniyeye düşürdü.”

Bu özetler, ilgili ATMS değişiklik günlüğüne otomatik eklenir ve e‑posta ya da şehir içi gösterge paneli üzerinden dağıtılabilir.

5. Uçtan‑Uça İş Akışını Görselleştirme

Aşağıdaki Mermaid diyagramı, vatandaş girdisinden adaptif sinyal yürütmesine kadar tam veri akışını gösterir.

  flowchart LR
    A["Vatandaş AI Form Builder Anketini Açıyor"] --> B["AI Form Filler Alanları Otomatik Doldurur"]
    B --> C["Kullanıcı Onaylar / Gönderir"]
    C --> D["Formize.ai Webhook"]
    D --> E["Kafka Kuyruğu"]
    E --> F["Flink Akış İşlemcisi"]
    F --> G["ML Karar Motoru"]
    G --> H["ATMS API (Sinyal Ayarlaması)"]
    H --> I["Gerçek Zamanlı Trafik Sinyali Değişikliği"]
    G --> J["AI Responses Writer Özeti Oluşturur"]
    J --> K["Mühendisler Panosu / E-posta"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

Diyagram, düşük gecikmeli döngüyü vurgular: veri toplama, zenginleştirme, karar, eylem ve geribildirim – hepsi birkaç dakika içinde gerçekleşir.

6. Şehirler ve Vatandaşlar İçin Yararlar

Metroville (1,2 M nüfus) pilot uygulaması, hedeflenen koridorlarda üç ay içinde ortalama seyahat süresinde %12 azalma ve adaptif sinyal uygulandıktan sonra yakın‑kaçma raporlarında %30 düşüş sağladı.

7. Başlangıç Rehberi – Adım‑Adım Oyun Planı

1. KPI’yı Tanımla – örnek: “En çok sıkışan 5 kavşakta ortalama gecikmeyi %10 azalt”.
2. Anketi Oluştur – AI Form Builder’da doğal dil komutunu kullan.
3. Telemetri API’larını Bağla – AI Form Filler’ın araç verilerini çekmesini yapılandır.
4. Webhook & Kuyruğu Kur – Formize.ai, Kafka için hazır şablonlar sağlar.
5. ML Modelini Yayına Al – ilk aşamada basit kural‑motoru; tarihsel verilerle geliştirebilirsin.
6. ATMS Entegrasyonunu Yap – JSON alanlarını sinyal‑kontrol komutlarıyla eşle.
7. AI Responses Writer’ı Aktif Et – günlük özetlerin otomatik oluşturulmasını planla.
8. İzle & İyileştir – yerleşik analiz panelleriyle benimseme ve etkiyi takip et.

8. Gelecek Yönelimleri

Platformun esnekliği, daha fazla yeniliğin önünü açıyor:

• Kenar‑Cihaz Entegrasyonu – Akıllı trafik kameralarından doğrudan veri alımı, AI Form Filler’ı cihazda çalıştırma.
• Tahmine Dayalı Sıkışıklık Uyarıları – Gerçek zamanlı anket verileri ile hava tahminlerini birleştirerek sinyalleri önceden ayarlama.
• Çok‑Modlu Koordinasyon – Bisiklet paylaşım istasyon durumu, yaya geçiş talebi ve toplu taşıma önceliği gibi başka ulaşım modlarını da iş akışına ekleme.

Şehirler Sıfır‑Emisyonlu Kentsel Mobiliteye doğru ilerlerken, vatandaş‑kaynaklı trafik verilerini gerçek zamanlı toplama ve harekete geçirme yeteneği, dayanıklı, insan‑odaklı ulaşım sistemlerinin temel taşı haline gelecek.

İlgili Bağlantılar

• Formize.ai AI Form Builder Ürün Genel Bakışı