Skip to content

ozgurtaskiran983/InfoAuto

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

5 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation

🚗 InfoAuto: Yapay Zeka Destekli Otomobil Servis Rehberi ve Fiyat Analiz Platformu

Bu proje, Gazi Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü "Yazılım Mühendisliği" dersi kapsamında geliştirilmiştir. InfoAuto, araç sahiplerinin servis süreçlerinde karşılaştığı fiyat dengesizliği ve bilgi asimetrisini ortadan kaldırmayı hedefleyen yenilikçi bir mobil platformdur.


🎯 Projenin Amacı ve Problem Tanımı

  • Fiyat Şeffaflığı: Türkiye'de servisler arasında görülen %50 ile %150 arasındaki fiyat farklarının önüne geçmek amaçlanmıştır.
  • Bilgi Asimetrisi: Kullanıcıların teknik bilgi eksikliği nedeniyle yaşadığı mağduriyetleri ve kandırılma riskini önler.
  • Dijital Rehber: Kullanıcılara sanayiye gitmeden önce dijital bir ön inceleme, arıza tahmini ve adil fiyat rehberi sunar.

🚀 Öne Çıkan Özellikler

  • YZ Tabanlı Arıza Tespiti: Görüntü işleme (CNN) ve ses analizi (LSTM/CNN) teknolojileriyle araçtaki arızaları fotoğraf veya motor sesi üzerinden tahmin eder.
  • Adil Fiyat Hesaplama: Parça maliyeti, işçilik ve sanayi odası resmi tarifelerinin entegrasyonuyla makul bir adil piyasa fiyatı aralığı belirler.
  • Kullanıcı Katılımlı Fiyat Havuzu: Anonim veri paylaşımı ve yapay zeka destekli aykırı değer analizi ile güncel bir fiyat veritabanı oluşturur.
  • Konum Tabanlı Servis Önerileri: PostGIS desteği ile yakındaki güvenilir ustaların, servislerin ve semt bazlı fiyat karşılaştırmalarının harita üzerinde gösterilmesini sağlar.

💻 Teknik Mimari ve Teknoloji Yığını

  • Frontend: Flutter (Android & iOS).
  • Backend: Python (Django/Flask) veya Node.js.
  • Veritabanı: PostgreSQL (Konumsal analizler için PostGIS eklentisi ile).
  • Yapay Zeka: CNN tabanlı görüntü işleme; MFCC, Spectrogram ve LSTM tabanlı ses analizi modelleri.

📊 Proje Yönetimi ve Analizler

  • Ekonomik Fizibilite: Projenin başlangıç maliyeti 1.330.000 TL olarak öngörülmüş olup, ilk yıl sonunda toplumsal bazda 15.000.000 TL'lik bir tasarruf sağlaması hedeflenmektedir.
  • Risk Yönetimi: Veri manipülasyonu, KVKK uyumu ve YZ analiz hataları gibi riskler için teknik ve yasal önleyici faaliyetler planlanmıştır.
  • İş Takvimi: Proje; planlama, analiz, AR-GE/Geliştirme ve test aşamalarını kapsayan toplam 15 haftalık bir süreci takip etmektedir.

📂 Depo İçeriği

Depo içerisinde projeye ait şu dokümantasyonlar yer almaktadır:

  • Fizibilite Raporu: Teknik, ekonomik ve operasyonel uygulanabilirlik analizi.
  • İsterler Raporu: Sistemin işlevsel ve işlevsel olmayan gereksinimleri.
  • TEYDEB Raporu: Projenin Ar-Ge niteliği ve yenilikçi yönlerinin dökümü.
  • Proje Sunumu: Genel proje tanıtımı ve çözüm önerilerini içeren görsel sunum.

Ekip Üyeleri: Serdar Kafalı, Özgür Taşkıran, Eren Büyükaşık, Nehir Uzunçakmak.

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors