Günümüzde hava sahası, yalnızca uçakların değil; kuşların, insansız hava araçlarının, rüzgâr türbinlerinin ve giderek artan sayıda yeni nesil hava platformunun da paylaştığı karmaşık bir ekosistem haline geldi. Bu karmaşıklık, özellikle kuş–uçak çarpışmaları gibi hem can ve mal güvenliği hem de ekolojik sürdürülebilirlik açısından kritik riskleri beraberinde getiriyor.

NovaFem takımı olarak geliştirdiğimiz 'KuşGöz Derin Analiz', video tabanlı yapay zekâ ile kuşların otomatik tespiti, tür sınıflandırması, yaklaşık mesafe tahmini ve sürü/yoğunluk analizini tek bir web platformunda birleştiren modüler bir pilot çözümdür. Model, sahadan toplanan gerçek videolarla eğitildi. Amaç, manuel gözlem yerine sahayı sayısallaştıran hızlı bir karar desteği sunmaktır.

Kuş aktivitesi bugün hâlâ insan gözlemine, zaman alıcı manuel süreçlere veya yüksek maliyetli sistemlere dayanıyor. Bu; havaalanlarında geç müdahaleye, RES sahalarında riskin geç fark edilmesine ve ekolojik çalışmalarda standart dışı veri üretimine yol açabiliyor. Yakın gelecekte beklenen hava taksi yoğunluğu da ihtiyacı büyütüyor. Uygulama; tarayıcıdan, kurulum olmadan çalışır. Video seçildiğinde sistem kare kare analiz eder, kuşları kutular ve her tespit için tür, yaklaşık mesafe, güvenirlik ve ardışık görünürlük bilgilerini anlık günceller. Kullanıcı ileri–geri sardığında kuş haritası da yenilenir.

Tespit edilen kuşları ve sonraki 30 kareye ait tür/yoğunluk analiz özetini gösterir.

Kullanım alanları: Havaalanlarında pist çevresinde risk saatlerini ve yoğunluğu izleme; rüzgâr türbini sahalarında tür bazında çarpışma riskini takip; göç rotalarında tekrar edilebilir sayısal veri üretimi; hava savunmada mini İHA gibi asimetrik tehditlere karşı hızlı veri sağlama.

KuşGöz, dronlar ve sabit kameralardan topladığı özgün veriyle gökyüzünü satırlara döken bir yapay zekâ; bugünün kuş hareketini görünür kılıp yarının yoğun hava trafiğine şimdiden hazırlanma imkânı sunuyor.

🔗 Canlı uygulama adresi: https://kus.meydani.info