Pratik öğrenme için 10 kolay bilgisayar görme projesi

Trafik kameralarının detect otomatik olarak nasıl detect , mağazaların raflarındaki track için güvenlik kameralarını nasıl kullandığını veya fitness uygulamalarının telefonunuzun kamerasını kullanarak hareketlerinizi gerçek zamanlı olarak nasıl anladığını hiç fark ettiniz mi? Tüm bu teknolojiler bilgisayar görüşüne dayanmaktadır.

Bilgisayar görme, makinelerin görüntüleri ve videoları görmesine ve anlamasına yardımcı olan yapay zeka dalıdır. Bu sistemler sadece görselleri kaydetmekle kalmaz, nesneleri tanıyabilir, kalıpları belirleyebilir ve gördüklerini yararlı bilgilere dönüştürebilir.

Günümüzde bilgisayar görüşü, imalat, sağlık ve perakende gibi sektörlerde çok çeşitli pratik kullanım alanlarında kullanılmaktadır. Bu sistemler günlük gerçek dünya senaryolarında çalışarak işletmelerin ortamları izlemesine, doğruluğu artırmasına ve değişikliklere daha hızlı yanıt vermesine olanak tanır.

Ultralytics gibi son teknoloji açık kaynaklı bilgisayar görme modelleri, nesne algılama, görüntü sınıflandırma, örnek segmentasyonu, poz tahmini ve nesne izleme gibi çeşitli görme görevlerini destekler. Bu modeller, gerçek zamanlı olarak verimli bir şekilde çalışmak üzere tasarlanmıştır ve geliştiricilerin farklı sektörlerde pratik uygulamalar oluşturmasını kolaylaştırır.

Bilgisayar görüşüne yeni başlıyorsanız, öğrenmenin en iyi yollarından biri görme yapay zekası çözümleri oluşturmaktır. Pratik örnekler üzerinde çalışmak, modellerin nasıl çalıştığını ve gerçek hayatta nasıl kullanılabileceğini anlamayı kolaylaştırabilir.

Bu makalede, hemen oluşturmaya başlayabileceğiniz 10 adet yeni başlayanlar için uygun bilgisayar görme projesini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Bilgisayar görüşünün nasıl çalıştığını anlamak

Bilgisayar görme, makinelerin görüntüleri ve videoları anlamasına yardımcı olmak için derin öğrenme, makine öğrenimi ve diğer teknikleri kullanan bir yapay zeka alanıdır. Sistemlerin görsel verileri analiz etmesine ve kalıpları tanımasına olanak tanır.

Süreç genellikle görüntü işleme veya veri ön işleme ile başlar; burada görsel veriler analiz edilmeden önce temizlenir, yeniden boyutlandırılır veya geliştirilir. Ardından, bir sinir ağı büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir, böylece şekiller, kenarlar, dokular ve nesne özellikleri gibi kalıpları öğrenebilir. Genel olarak, bir model ne kadar yüksek kaliteli verilerle eğitilirse, farklı gerçek dünya senaryolarında o kadar iyi performans gösterir.

Birçok modern bilgisayar görme sistemi, görüntü ile ilgili görevler için özel olarak tasarlanmış evrişimli sinir ağlarına (CNN) dayanmaktadır. CNN'ler önemli görsel özellikleri otomatik olarak çıkarır ve bunları tahminlerde kullanır. Geliştiriciler genellikle, oluşturma ve test etme işlemlerini basitleştiren popüler derin öğrenme çerçevelerini kullanarak bu modelleri veya algoritmaları eğitir. 

Çoğu başlangıç projesi birkaç temel vizyon görevi etrafında oluşturulur. Karşılaşacağınız başlıca görevler şunlardır:

• Görüntü sınıflandırma: Bu görev, bir resmin kediyi mi yoksa köpeği mi gösterdiğini belirlemek gibi, tüm görüntüye tek bir etiket atar.
• Nesne algılama: Görüntüdeki nesneler, sınırlayıcı kutular kullanılarak bulunur ve vurgulanır; örneğin, bir sokak sahnesinde arabalar, insanlar veya bisikletler tanımlanır.
• Örnek segmentasyonu: Görüntüdeki her nesne piksel düzeyinde ayrılır, böylece tam şekli çizilebilir. Bu, kesin sınırların gerekli olduğu durumlarda kullanışlıdır.
• Duruş tahmini: Duruş ve hareketi anlamak için görüntülerde omuzlar, dirsekler ve dizler gibi insan vücudundaki önemli noktalar belirlenir.
• Nesne izleme: Nesneler, zaman içinde nasıl hareket ettiklerini izlemek için video kareleri boyunca takip edilir.

Bilgisayar görüşünün artan etkisi

Günümüzde, görsel yapay zeka birçok sektörde benimsenmektedir. Aslında, daha fazla kuruluş görsel zekayı sistemlerine entegre ettikçe, küresel bilgisayar görme pazarının 2030 yılına kadar 58 milyar dolara ulaşması ve yıllık yaklaşık %20 büyüme kaydetmesi beklenmektedir.

Örneğin, ulaşım önemli bir büyüme alanıdır. Otonom araçlar söz konusu olduğunda, bilgisayar görüşü, araçların detect , diğer araçları, yayaları ve trafik ışıklarını gerçek zamanlı olarak detect sağlar. 

Perakende sektörü de bir başka ilginç örnektir. Otomatik perakende mağazaları, bilgisayar görüşü ve sensör füzyonunu kullanarak müşterilerin seçtiği detect ve kasasız alışveriş imkanı sunar.

Bu arada, sağlık hizmetlerinde bilgisayar görüşü, tıbbi görüntülemede X-ışınları, MRG ve BT görüntüleri gibi taramaları analiz etmek için yaygın olarak kullanılmakta ve klinisyenlerin detect ve tanıya destek olmalarına yardımcı olmaktadır. Daha büyük AI sistemlerinde, doğal dil işleme (NLP) ile birlikte çalışarak görsel verileri klinik notlar, raporlar veya hasta kayıtlarıyla birleştirerek daha kapsamlı analizler yapabilir.

Yeni başlayanlar için 10 kolay bilgisayar görme projesi

Bilgisayar görüşünün nasıl çalıştığını ve nerede kullanıldığını daha iyi anladığımıza göre, bugün başlamaya hazır, yeni başlayanlar için uygun bazı bilgisayar görüşü projelerine daha yakından bakalım.

1. Vizyon odaklı bir güvenlik alarm sistemi

Güvenlik sistemleri, evlerde, ofislerde ve depolarda alanların güvenliğini sağlamak için kullanılır. Geleneksel sensör tabanlı sistemler, özellikle değişen ortamlarda her zaman güvenilir değildir.

Örneğin, temel hareket sensörleri genellikle gölgeler, aydınlatma değişiklikleri veya küçük hareketler nedeniyle yanlış alarmları tetikler. Buna karşılık, bilgisayar görüşü ile çalışan kamera tabanlı bir sistem, ilgi çekici belirli nesneleri tanımlayarak doğruluğu önemli ölçüde artırır ve yanlış alarmları azaltır.

Ultralytics kullanılarak gerçek zamanlı bir güvenlik izleme sistemi kurulabilir. Bu sistem, her kamera karesini işler ve sahnedeki insanlar veya araçlar gibi önceden tanımlanmış nesneleri algılar. İlgi çekici bir nesne tespit edildiğinde, sistem nesnenin etrafına sınırlayıcı kutular çizer ve tahmine bir güven puanı atar.

Kapı veya kısıtlı alan gibi bir ilgi alanı (ROI) da tanımlanabilir, böylece yalnızca nesneler bu belirlenen bölgeye girdiğinde uyarılar tetiklenir. Bu tür bir proje, gerçek zamanlı nesne algılamanın nasıl çalıştığını ve model çıktılarının bildirimler veya alarmlar gibi otomatik eylemlerle nasıl entegre edilebileceğini öğrenmenize yardımcı olabilir.

2. Bilgisayar görüşü kullanarak egzersiz izleme

Birçok fitness uygulaması, tekrarları saymak ve track için kamera kullanır. Kamera videoyu çekerken, bilgisayar görüşü vücut hareketlerini gerçek zamanlı olarak analiz eder.

Böyle bir egzersiz izleme sistemi, Ultralytics ve onun poz tahmin yetenekleri kullanılarak geliştirilebilir. Model, her kareyi işler ve omuzlar, dirsekler, kalçalar ve dizler gibi vücudun önemli noktalarını algılar. Bu noktalar, kişinin duruşunu ve hareketlerini temsil eden dijital bir iskelet oluşturur.

Squat veya şınav gibi egzersizler yapılırken, eklem açılarındaki değişiklikler ölçülerek tekrar sayısı tahmin edilebilir. Örneğin, squat sırasında dizlerin nasıl büküldüğünü ve düzleştiğini takip ederek, sistem tamamlanan her tekrarı sayabilir.

3. Görüş destekli araç park yönetimi

Alışveriş merkezleri, ofisler, havaalanları ve apartman kompleksleri gibi yerlerde park etmek sinir bozucu olabilir. Manuel park yeri kontrolü zaman alır ve temel sensörler yalnızca tek bir park yerinin dolu olup olmadığını gösterir. Kamera tabanlı bir sistem, tüm park alanını aynı anda izleyebilir ve hangi park yerlerinin boş olduğunu gerçek zamanlı olarak gösterebilir.

Bu, sürücülerin hızlı bir şekilde park yeri bulmasını kolaylaştırır ve otopark içindeki gereksiz trafiği azaltır. Ayrıca, mülk yöneticilerinin gün boyunca park yerlerinin nasıl kullanıldığını anlamasına da yardımcı olur.

Ultralytics kullanarak canlı kamera görüntülerinden detect bir park yönetimi sistemi oluşturabilirsiniz. Sistem her kareyi analiz eder ve sahnedeki arabaları tanımlar.

Ekrana park alanları çizebilir ve algılanan bir aracın bu alanların herhangi biriyle çakışıp çakışmadığını kontrol edebilirsiniz. Çakışıyorsa, o nokta dolu olarak işaretlenir. Çakışmıyorsa, kullanılabilir durumda kalır.

Sistemi genişletmek için, plaka algılama özelliği ekleyebilir ve kayıt veya erişim kontrolü için plaka numaralarını okumak üzere optik karakter tanıma (OCR) uygulayabilirsiniz.

4. Görüntü sınıflandırması ile bitki türlerinin tanımlanması

Bitki tanımlama, tarım, çevre izleme ve eğitimde önemlidir. Çiftçiler detect sağlığını detect için, araştırmacılar biyolojik çeşitliliği incelemek için ve öğrenciler farklı türler hakkında bilgi edinmek için bitki tanımlamayı kullanır. 

Geleneksel bitki tanımlama genellikle uzman bilgisi ve manuel karşılaştırma gerektirir, bu da zaman alıcı ve tutarsız olabilir. Bilgisayar görüşü, görüntüleri otomatik olarak analiz ederek bu süreci hızlandırır ve ölçeklendirir.

Bu tür bir çözüm için, bir fotoğraftan bitkinin türünü tahmin eden bir görüntü sınıflandırma modeli oluşturabilirsiniz. YOLO26 gibi önceden eğitilmiş bir modelle başlayabilir ve transfer öğrenimi kullanarak etiketlenmiş bitki veri seti üzerinde ince ayar yapabilirsiniz. 

Eğitim sırasında model, türleri ayırt etmek için yaprak şekli, doku ve renk farklılıkları gibi kalıpları öğrenir. Bu projeye başlamak için, Roboflow gibi platformlarda halka açık bitki veri kümelerini veya seçilmiş topluluk veri kümelerini keşfederek etiketli görüntülere hızlı bir şekilde erişebilirsiniz.

5. Görsel yapay zeka kullanarak kuyruk yönetimi

Kuyruk yönetim sistemleri, kalabalığın akışını izlemek ve bekleme süresini azaltmak için bankalar, havaalanları, hastaneler ve perakende mağazaları gibi yerlerde kullanılır. Özellikle, bilgisayar görüşü ile canlı kamera görüntüsü kullanarak sırada bekleyen kişileri sayabilir ve izleyebilirsiniz.

Kişi algılama ve izleme için YOLO26 gibi bir bilgisayar görme modeliyle entegre edilmiş bir kuyruk izleme sistemi, kuyruk yönetimini kolaylaştırabilir. Sistem, her bir video karesini işleyebilir, detect ve önceden tanımlanmış bir kuyruk alanında kaç kişinin bulunduğunu sayabilir.

Nesne algılama ile basit izleme mantığını birleştirerek, kuyruğun uzunluğunu tahmin edebilir ve hatta kuyruğun ilerleme hızına göre bekleme süresini tahmin edebilirsiniz.

6. Bölge tabanlı kalabalık algılama ve izleme

Belirli bir alandaki kişileri saymak, etkinlikler, kamusal alanlar ve güvenlik yönetimi için önemlidir. Çerçeve içindeki herkesi saymak yerine, giriş, bekleme alanı veya kısıtlı bölge gibi yalnızca seçilen bir alana odaklanabilirsiniz.

Özellikle, YOLO26 kullanarak her video karesindeki detect ve ardından ekranda özel bir bölge tanımlayabilirsiniz. Bu çözüm, yalnızca o sınır içindeki kişileri saymak üzere tasarlanabilir.

Bu yaklaşım, hedef bölgelerdeki kalabalık yoğunluğunu izlemenize ve zaman içinde doluluk oranının nasıl değiştiğini anlamanıza yardımcı olur. 

7. Üretimde kalite kontrolü

Üretimde, eksik bileşenler veya yanlış yerleştirme gibi küçük hatalar ürün kalitesini etkileyebilir ve iadelere yol açabilir. Bu sorunları azaltmak için, birçok üretim hattında ürünler bir sonraki aşamaya geçmeden önce kusur tespiti için görüntü sistemleri kullanılır.

Bir kamera, konveyör bant üzerinde hareket eden ürünleri yakalayan basit bir montaj hattını simüle edebilirsiniz. YOLO26 kullanılarak, böyle bir sistem gerekli tüm bileşenlerin mevcut olup olmadığını ve doğru şekilde yerleştirilip yerleştirilmediğini kontrol edebilir. Özellik çıkarma yoluyla önemli görsel ayrıntıları analiz ederek eksik parçaları, hasarlı öğeleri veya yanlış ambalajlamaları tespit edebilir.

Bu tür sistemler, ürünleri saymak, ambalajların kapalı olduğunu doğrulamak ve ürünlerin üretim hattından çıkmadan önce doğru şekilde düzenlendiğini kontrol etmek için de geliştirilebilir. Bu proje, bilgisayar görüşünün gerçek fabrikalarda sorunları erken tespit etmek ve tutarlı ürün kalitesini korumak için nasıl kullanıldığını göstermektedir.

8. Görüntü segmentasyonu ile trafik izleme

Trafik izleme genellikle sadece araç saymaktan ibaret değildir. Yoğun kavşaklarda, araçların şeritler içinde nasıl konumlandığını ve ne kadar yol alanı kapladığını anlamaya yardımcı olur.

Trafik izleme sistemi için, YOLO26'nın örnek segmentasyon desteğini kullanarak bir çözüm oluşturabilirsiniz. Temel nesne algılamadan farklı olarak, örnek segmentasyon algılanan her araç için piksel düzeyinde maskeler oluşturur ve sadece bir sınırlayıcı kutu çizmek yerine aracın tam şeklini ortaya çıkarır.

Bu segmentasyon maskelerini analiz ederek, sistem şerit kullanımı, araç yoğunluğu ve trafik sıkışıklığı modelleri hakkında daha ayrıntılı bilgiler sağlayabilir. Bu ek hassasiyet düzeyi, trafik akışını izlemeyi, darboğazları belirlemeyi ve yol alanının ne kadar verimli kullanıldığını değerlendirmeyi kolaylaştırır.

9. Hız tahmini için bilgisayar görüşünün kullanılması

Hız tahmini, trafik izleme, lojistik ve akıllı ulaşım sistemlerinde yaygın olarak kullanılır. Bilgisayar görüşü ile, fiziksel sensörler veya radar kullanmadan, video görüntülerinden doğrudan bir aracın hızını tahmin edebilirsiniz.

‍

Örneğin, YOLO26'yı bir video akışındaki track detect track için kullanabilirsiniz. Bir aracın kareler arasında ne kadar hareket ettiğini ölçerek ve video kare hızını gerçek dünya mesafe referansı ile birlikte kullanarak, aracın hızını tahmin edebilirsiniz.

10. Duruş tahmini ile işçi güvenliği izleme

İşçi güvenliği, şantiyeler, fabrikalar ve depolar gibi ortamlarda çok önemlidir. Güvenli olmayan duruş, yanlış kaldırma teknikleri veya ani düşmeler, yaralanma riskini önemli ölçüde artırabilir.

Bilgisayar görme sistemleri, video analizi yoluyla hareket kalıplarını izleyerek potansiyel güvenlik sorunlarının tespit edilmesine yardımcı olabilir. Bunun bir örneği, YOLO26'yı poz tahminiyle birlikte kullanarak çalışanların duruşunu gerçek zamanlı olarak analiz etmektir.

Model, omuzlar, kalçalar, dizler ve dirsekler gibi vücudun önemli noktalarını algılar. Eklem açılarını ve hareket kalıplarını değerlendirerek, sistem düşmeye neden olabilecek güvenli olmayan eğilme, yanlış kaldırma duruşu veya ani hareketleri tespit edebilir.

Ayrıca, bir çalışanın zorlu bir pozisyonda ne kadar süre kaldığını ölçebilir ve önceden tanımlanmış duruş eşikleri aşıldığında uyarılar tetikleyebilir.

Bir görme yapay zeka projesine başlamadan önce dikkate alınması gerekenler

Görsel yapay zeka projeniz için önceden planlama yapmak, yaygın hatalardan kaçınmanıza ve daha güvenilir bir sistem oluşturmanıza yardımcı olabilir. Bilgisayar görme projesine başlamadan önce dikkate almanız gereken birkaç pratik faktör şunlardır:

• Hedefi net bir şekilde tanımlayın: Sistemin ne yapmasını istediğinizi net bir şekilde belirtin ; nesneleri algılama, hareketi izleme, poz tahmin etme veya görüntüleri sınıflandırma gibi. Net bir hedef, proje boyunca teknik kararlarınızı daha iyi yönlendirebilir.
• Veri setinin kalitesine öncelik verin: İyi etiketlenmiş, çeşitli ve temsil edici veriler ve açıklamalar çok önemlidir. Kalitesiz veriler genellikle güvenilmez model performansına yol açar.
• Doğru araçları seçin: İyi desteklenen ve kullanımı kolay araçları seçin. Python , bilgisayar görme kütüphaneleri ve öğrenme kaynaklarından oluşan geniş bir ekosistem sunduğu için yeni başlayanlar için yaygın bir Python . Ultralytics YOLO ailesinden modeller de nesne algılama ve izleme gibi çeşitli görme görevleri için popülerdir, bu da onları pratik ve erişilebilir bir başlangıç noktası haline getirir.
• Gerçek dünya koşulları için optimizasyon: Işık değişiklikleri, kamera açıları, hareket bulanıklığı ve arka plan karmaşası performansı etkileyebilir. Sisteminizi, gerçekte kullanılacağı koşullara benzer koşullarda test edin.
• Gizlilik ve etik kuralları göz önünde bulundurun: İnsanların resimlerini veya videolarını kullanıyorsanız, veri gizliliği düzenlemelerini ve sorumlu yapay zeka uygulamalarını dikkate alın. Verilerin uygun şekilde toplanıp kullanıldığından emin olun.

Önemli çıkarımlar

Bilgisayar görüşü, sistemlerin görsel verileri anlama şeklini değiştiriyor. Pratik proje fikirlerini ve gerçek dünya uygulamalarını keşfederek, yeni başlayanlar hızlı bir şekilde uygulamalı deneyim kazanabilirler. 

Ultralytics gibi modeller, başlangıcı kolaylaştırır ve sonuçları daha hızlı görmenizi sağlar. Net hedefler ve kaliteli verilerle, daha gelişmiş bilgisayar görme sistemleri için sağlam bir temel oluşturabilirsiniz.

Büyüyen topluluğumuza katılın ve AI kaynakları için GitHub depomuzu keşfedin. Bugün görme AI ile geliştirme yapmak için lisans seçeneklerimizi inceleyin. Çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek tarımda AI'nın çiftçiliği nasıl dönüştürdüğünü ve robotikte görme AI'nın geleceği nasıl şekillendirdiğini öğrenin.