60 etkili bilgisayar görme uygulaması

Günümüzde karar verme sürecinde görseller ve videolar önemli bir rol oynamaktadır. Yoğun trafiğin olduğu yollarda araç kullanırken, çevrimiçi alışveriş yaparken, sosyal medyada gezinirken, hastaneleri ziyaret ederken ve hatta işleri yönetirken görsel bilgilere güveniyoruz. 

Görsel veriler günlük yaşamın doğal bir parçası haline gelmiş ve yaptığımız birçok seçimi etkilemektedir. Makinelerin bu bilgileri benzer şekilde anlamaları için, görsel içeriği görme ve yorumlama becerisine de sahip olmaları gerekir. 

Bilgisayar görüşü burada fark yaratıyor. Yapay zeka (AI) dalı olan bilgisayar görüşü, makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlar.

Bilgisayar görme teknolojisi, sadece olan biteni kaydetmekle kalmaz, görüntüleri analiz ederek faydalı bilgiler elde edebilir. Bilgisayar görme çözümleri detect , track ve classify şekil, boyut veya renge göre classify . 

Basit bir örnek ele alalım. Bir mağaza müdürü, hangi rafların en hızlı şekilde stoklarının tükendiğini belirlemek istiyor. Bilgisayar görme sistemleri, raf görüntülerini analiz ederek eksik ürünleri tespit etmek ve hızlı satan ürünleri vurgulamak için kullanılabilir. Bu sayede mağaza müdürleri zamanında stoklarını yenileyebilirler. 

Bu tür sistemler, nesneleri tanımak ve görsel verilerden kalıpları belirlemek için veri kümeleri üzerinde eğitilen bilgisayar görme modelleri tarafından çalıştırılır. Örneğin, Ultralytics , gerçek zamanlı bilgisayar görme yetenekleri için tasarlanmış hızlı ve güvenilir bir görme modelidir. 

Bu makalede, 60 adet etkili bilgisayar görme uygulamasını inceleyecek ve bunların farklı sektörlerde nasıl kullanıldığını göreceğiz. Hadi başlayalım!

Modern yapay zeka çağında bilgisayar görüşünün rolü

Çeşitli bilgisayar görme uygulamalarına geçmeden önce, günümüzde bilgisayar görmenin önemine kısaca bir göz atalım.

Yıllar boyunca, görüntüleri veya videoları izlemek ve analiz etmek manuel bir süreçti. Bu manuel yaklaşım zaman alıcı, hataya açık ve tutarsızdı. Aslında, araştırmalar fabrika ortamlarında denetimle ilgili sorunların neredeyse dörtte birinin insan hatasından kaynaklandığını ve bu durumun birçok sektörde karar verme sürecini yavaşlattığını gösteriyor.

Makine öğreniminin yükselişi ve bilgisayar görüşünde kaydedilen büyük ilerlemelerle birlikte durum değişti. Görsel yapay zekanın temelinde, modellerin gördüklerini anlamalarını sağlayan görüntü analizi yer alır. 

Bu durum, denetim, izleme ve otomasyon gibi uygulamaların hızla benimsenmesine yol açmış ve küresel bilgisayar görme pazarının 2032 yılına kadar yaklaşık 58 milyar dolara ulaşması öngörülmektedir.

Bu büyüme, bilgisayar görüşünün gerçek dünya uygulamalarına kattığı değerden kaynaklanmaktadır. Görüntü ve video analizini otomatikleştirerek daha hızlı, daha doğru ve daha güvenilir sonuçlar sunar. Örneğin, yollar kazalar açısından izlenebilir. Benzer şekilde, çiftlikler mahsulün sağlığını gerçek zamanlı olarak izleyebilir, mağazalar ise track rafların önce tükendiğini track edebilir. 

Bu kullanım örnekleri, ekiplerin daha hızlı hareket etmesine ve güvenilir veriler kullanarak daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Bunu başarmak için bilgisayar görüşü, çok çeşitli uygulamaları mümkün kılan bir dizi temel göreve dayanır. 

Önemli bilgisayar görme görevleri

Bilgisayar görme görevleri, büyük veri kümelerinden öğrenen ve bu bilgileri canlı görüntülere uygulayan, eğitilmiş bilgisayar görme modelleri tarafından desteklenir. Örneğin, YOLO26 gibi Ultralytics YOLO , gerçek zamanlı ortamlarda çeşitli görevleri destekler. 

İşte çok çeşitli uygulamalarda kullanılan temel bilgisayar görme görevlerinden bazıları:

• Nesne algılama: Bir görüntü veya videodaki nesneleri tanımlamak ve sınırlayıcı kutular kullanarak konumlarını belirlemekle ilgilidir. Genellikle birçok bilgisayar görme uygulamasının başlangıç noktasıdır.
• Nesne izleme: Bir nesneyi algıladıktan sonra, bir görme modeli videodaki kareler boyunca track devam edebilir. Bu, modellerin hareketi izlemesini ve anlamasını sağlar. 
• Örnek segmentasyonu: Nesneleri arka plandan ayırarak veya bunları kesin bölgelere bölerek bir adım daha ileri gider.
• Görüntü sınıflandırma: Bu görev, tüm görüntüye bir etiket atar. Araç türlerini tanımlamak, olgun meyveleri olgunlaşmamış meyvelerden ayırt etmek veya üretim hattındaki classify kusur türlerini classify için kullanılabilir.
• Poz tahmini: Nesnelerdeki, genellikle insan veya hayvanlardaki kilit noktaların konumunu ve yönünü belirler. Spor analitiği, hasta izleme ve robotikte duruş, hareket ve etkileşimleri anlamak için yaygın olarak kullanılır.
• Yönlendirilmiş sınırlayıcı kutu algılama (OBB): Bu görev, nesneleri algılar ve konumlarını ve dönüşlerini gösterir, bu da görüntü veya videolardaki açılı veya döndürülmüş nesneleri tanımlamak için kullanışlıdır.

Farklı sektörlerde bilgisayar görüşünün 60 uygulamasını keşfetmek

Şimdi, bilgisayar görüşünün perakende, imalat, sağlık, otomotiv ve tarım gibi sektörleri kapsayan çok çeşitli gerçek dünya kullanım örneklerinde nasıl uygulandığını inceleyelim.

1. Görsel inceleme yoluyla öngörücü bakım

Fabrikalar, aynı anda çalışan çok sayıda makineden oluşur ve hepsini takip etmek zor olabilir. Bilgisayar görme tabanlı öngörücü bakım sistemleri, kameralar kullanarak ekipmanı sürekli olarak izler ve korozyon, sızıntı, yanlış hizalama ve yüzey aşınması gibi görsel işaretleri analiz eder. Arızaların erken belirtilerini tespit ederek, bu görme tabanlı sistemler ekiplerin proaktif olarak bakım planlaması yapmasına, plansız duruş sürelerini azaltmasına, makine ömrünü uzatmasına ve daha güvenli, daha verimli endüstriyel operasyonlar sürdürmesine yardımcı olur.

2. Plaka algılama

Bilgisayar görme teknolojisi ile detect plakalarını detect edebilirsiniz. Bu sistemler genellikle optik karakter tanıma (OCR) teknolojisi ile entegre edilerek araç plakalarını tarar ve harfleri ve rakamları çıkarır.

Bu, araçların yollarda veya kontrol noktalarında hareket ederken tanımlanmasını kolaylaştırır. Bu teknoloji genellikle trafik izleme, gişeler ve park sistemlerinde kullanılır. Ayrıca, araç takibini otomatikleştirmek ve manuel kontrolleri azaltmak için konut veya ticari binaların giriş ve çıkış noktalarında da uygulanır.

3. Şüpheli davranışların izlenmesi

Bilgisayar görüşü ile şüpheli insan davranışlarını izleyebilirsiniz. Her kamera görüntüsünü izlemek yerine, görüş entegreli kameralar ve sensörler algılama ve izleme özelliklerine dayanır.

detect ve dolaşma, ani koşma veya yasak bölgelere giriş gibi anormallikleri işaretleyebilirler. Öncelikle kamusal alanlarda, perakende mağazalarda, ulaşım istasyonlarında ve yüksek güvenlikli alanlarda kullanılırlar ve şüpheli bir durum ortaya çıktığında güvenlik ekiplerinin hızlı bir şekilde müdahale etmesini sağlarlar.

4. Yangın ve duman algılama

Yangın ve duman algılama, büyük bir olaydan önce erken uyarılar sağlayabilir. Bu, bilgisayar görme modelleri sayesinde mümkün olmaktadır. 

Bu modeller, dumanın sürüklenmesi, alevlerin titremesi veya havada olağandışı sis gibi görsel değişiklikleri sürekli olarak gözlemlemek için kullanılabilir. Yangın ve duman algılama, erken yangın algılamanın büyük fark yaratabileceği depolar, fabrikalar, ormanlar ve büyük binalarda tipik olarak kullanılır.

5. Otonom araçlar

Otonom araçlar genellikle sürekli hareketi yorumlamak için bilgisayar görüşüne dayanır. Örneğin Tesla, sürücüsüz otomobillerinde görsel verileri işlemek ve detect , trafik işaretlerini, yakındaki araçları ve insanları detect için kameralar ve bilgisayar görüş sistemleri kullanır. Görüş tabanlı modeller, algılama, izleme ve segmentasyon gibi görevleri destekleyerek otomobilin çevresini anlamasına ve kritik bilgilere öncelik vermesine yardımcı olur.

6. AI grafiti algılama 

Grafiti tespiti, bilgisayar görüşü kullanılarak duvarlar, köprüler ve diğer kamu mülkleri üzerinde boyanmış işaretleri tanımlamak için yapılabilir. Akıllı sistemler, yoğun kentsel ortamlarda bile grafitiyle eşleşen şekilleri, renkleri ve desenleri tanımak için görüntüleri veya videoları tarayabilir. 

YOLO26 gibi bilgisayar görme modelleri, detect kullanılabilen nesne algılama ve görüntü sınıflandırma özelliklerini destekleyerek yeni işaretlemelerin gerçek zamanlı olarak işaretlenmesini sağlar. Akıllı şehirler, YOLO26 tabanlı grafiti tespit çözümlerini kullanarak temizlik işlemlerini daha hızlı planlayabilir, alanları izleyebilir ve kamusal alanların bakımını yapabilir.

7. Şehir bakımı 

Bir şehrin sorunsuz bir şekilde işleyişini sağlamak için her gün birçok bakım kontrolü yapılması gerekir. Bilgisayar görme çözümleri, sokakları ve kamusal alanları izleyerek bu durumu değiştirebilir. 

Örneğin, Singapur, kentsel alanları korumak için görsel yapay zeka kullanan girişimleriyle tanınmaktadır. Görsel tabanlı sistemler caddeleri, kamusal alanları ve altyapıyı izleyerek çukurlar, kırık tabelalar veya taşan çöp kutuları gibi sorunları tespit eder.

8. Kalabalık izleme 

Kalabalık izleme, insanların kalabalık alanlarda nasıl hareket ettiklerini ve toplandıklarını analiz etmeyi içerir. Görme algoritması ile entegre edilmiş kameralar ve sensörler, canlı video akışlarını işleyerek kalabalığın büyüklüğünü tahmin edebilir, track kalıplarını track ve detect değişiklikleri detect . 

Bu, darboğazları, aşırı kalabalığı veya olağandışı faaliyetleri sorun haline gelmeden önce tespit etmeye yardımcı olur. Kalabalık izleme, tren istasyonları, stadyumlar, halka açık etkinlikler ve şehir merkezleri gibi yerlerde çok değerlidir.

9. Hırsızlık tespiti

Hırsızlık tespitinde, bilgisayar görme teknolojisi şüpheli faaliyetleri tanımlamak için kullanılır. Görme yapay zekası, derin öğrenme ve nesne algılama algoritmalarını kullanarak kamera görüntülerini analiz etmeye yardımcı olabilir ve böylece track , nesneleri ve hareket kalıplarını gerçek zamanlı olarak track . 

Sadece alarmlara veya olay sonrası incelemelere güvenmek yerine, bu bilgisayar görme uygulamaları olağandışı davranışları işaretler. Bu otomasyon, perakende mağazalarının, depoların ve akıllı şehirlerin kayıplarını azaltmasına ve güvenlik iş akışlarını kolaylaştırmasına yardımcı olur.

10. Şerit algılama

Güvenli sürüş için, otonom araçların yolu net bir şekilde anlaması gerekir. Şerit algılama, yol yapısını gerçek zamanlı olarak anlamak için kullanılan temel bir bilgisayar görme uygulamasıdır. 

Görüntü tabanlı sistemler şerit işaretlerini, yol kenarlarını ve virajları tanımlayabilir. Segmentasyon ve nesne algılama gibi görüntü görevlerini uygulayarak, bilgisayar görme modelleri ışıklandırma değiştiğinde veya trafik yoğun olduğunda bile track edebilir. 

11. Kaza ve çarpışma algılama

Kaza ve çarpışma algılama, bilgisayar görme teknolojisini kullanarak detect ve kıl payı kaçırılan çarpışmaları gerçek zamanlı olarak detect . Bilgisayar görme modelleri, çarpışma algılama algoritmalarıyla birlikte trafik kameraları, araç kameraları veya dronlardan gelen gerçek zamanlı video akışlarını analiz etmeye yardımcı olabilir. 

Ani araç duruşlarını, anormal hareketleri veya nesnelerle beklenmedik etkileşimleri takip ederek, bu yapay zeka destekli sistemler kazaları saniyeler içinde tespit edebilir. Sonuç olarak, bu akıllı şehirler için daha hızlı acil durum müdahalesi ve daha iyi trafik yönetimi sağlar. 

12. Sürücü izleme ve uyku hali algılama

Uzun sürüşler ve yoğun trafik, sürücünün dikkatini etkileyebilir. Bilgisayar görme sistemleri tarafından sağlanan sürücü dikkat izleme ve uyku hali algılama özellikleri, sürücünün fiziksel durumunu gerçek zamanlı olarak anlayabilir. 

Örneğin, araç içindeki kameralar göz kapama, göz kırpma sıklığı, baş hareketi ve bakış yönü gibi ipuçlarını gözlemleyebilir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri daha sonra bu sinyalleri yorumlar. Yorgunluk veya dikkat dağınıklığı belirtileri ortaya çıktığında, sistem uyarılar veya ikazlar verebilir. 

13. Akıllı park sistemleri

Yoğun bir şehirde park yeri bulmak zor olabilir, ancak bilgisayar görme teknolojisi günümüzde bunu kolaylaştırıyor. Akıllı park sistemleri, kameralar ve yapay zeka destekli bilgisayar görme modellerini kullanarak park yerlerini gerçek zamanlı olarak izliyor. 

Görsel modeller, detect ve dolu alanları detect sürücülerin hızlı ve verimli bir şekilde park yeri bulmasına yardımcı olur. Park verimliliğini artırmak için genellikle alışveriş merkezleri, havaalanları, ofis kompleksleri ve şehir merkezlerinde kullanılırlar. 

14. Müşteri ısı haritası analizi

Perakendeciler, müşteri ısı haritası analizini kullanarak alışverişçilerin mağazada nasıl hareket ettiğini anlayabilir. Görme özellikli kameralar, müşterilerin yürüdüğü, durduğu veya toplandığı track ve bu verileri renk kodlu ısı haritalarına dönüştürür. 

Yoğun alanlar daha sıcak renklerle, daha sakin alanlar ise daha soğuk tonlarla gösterilir. Bu özellikler, düzeni iyileştirirken, ürünleri daha iyi yerleştirirken, kasaların önündeki kalabalığı azaltırken ve müşteri davranışını analiz ederken özellikle yararlıdır. 

15. Marka logosu algılama

Birçok medya şirketi, reklamlar, etkinlikler ve sosyal medya gönderileri dahil olmak üzere farklı platformlardaki resim ve videolarda detect için bilgisayar görüşünü kullanıyor. Logoları tespit edip sınıflandırarak şirketler, kampanyalarının erişimini ölçebilir, marka görünürlüğünü izleyebilir ve logoların detect veya hileli kullanımını erken aşamada detect . Bu sayede pazarlama ve hukuk ekipleri, büyük hacimli görsel içeriği manuel olarak incelemek zorunda kalmadan markanın görünürlüğünü geniş ölçekte izleyebilir. 

16. Raf stok takibi

Boş raflar, genellikle bir müşteri dikkat çekene kadar fark edilmez. Raf stok izleme, kameralar kullanarak rafları düzenli olarak tarayarak bunu önleyebilir. Görsel yapay zeka sistemleri, nesne algılama ve izleme özelliğini kullanarak raf görüntülerini tarayabilir, detect , ürünleri sayabilir ve zaman içindeki track . Bu, perakende sektöründe sıkça karşılaşılan stok yenileme fırsatlarının kaçırılması sorununu çözer. 

17. Döşeme sızıntı tespiti

Bilgisayar görme teknolojisi, termal kamera görüntülerini analiz ederek bina döşemelerindeki sızıntıları tespit etmek için kullanılabilir. Bu sistemler, nem, çatlak veya yapısal sorunların ince belirtilerini tespit etmek için nesne algılama ve segmentasyon gibi görevleri yerine getirir. Bakım ekipleri, termal kameralar kullanarak detect erken detect edebilir ve manuel denetimlere olan bağımlılığı azaltabilir. Döşeme sızıntı tespiti, onarım maliyetlerini azaltmak için evlerde, ticari binalarda ve büyük tesislerde yaygın olarak kullanılmaktadır. 

18. Kalite kontrol

Kalite kontrol, bitmiş bir ürünün müşterilere ulaşmadan önce gerekli standartları karşılayıp karşılamadığına odaklanır. Bilgisayar görme modelleri, ürünleri önceden tanımlanmış kriterlerle karşılaştırmak, kullanılabilirliği, güvenliği veya görünümü etkileyen görünür sorunları kontrol etmek için kullanılabilir. Bu, üreticilerin üretim hızını düşürmeden tutarlı kaliteyi büyük ölçekte sürdürmelerini ve iadeleri azaltmalarını sağlar. 

19. Hata tespiti

Kusur tespiti, ürünlerde çatlak, çizik veya yanlış etiket gibi sorunları kontrol eder. Nesne algılama gibi bilgisayar görme görevlerini kullanarak, ürünler üretim hattında hızlı hareket ederken bile kusurları tespit eder. 

Bir kusur bulunduğunda, ürün otomatik olarak işaretlenebilir veya kaldırılabilir. Bu, üretim süreçlerini yavaşlatmadan yalnızca yüksek kaliteli ürünlerin ilerlemesini sağlar.

20. Yüzey algılama 

Bilgisayar görüşü, ürünlerin dış yüzeyini incelemek ve tutarlı kaliteyi sağlamak için de kullanılır. Görüş tabanlı modeller, doku, renk tutarlılığı, kaplamalar ve cilayı analiz ederek detect yüzeyleri veya yüzey hasarlarını detect . Bu uygulama, elektronik, otomotiv üretimi ve tüketim malları gibi görünümün performans kadar önemli olduğu sektörlerde yaygın olarak kullanılır.

21. Eksik ürün kontrolü

Ürünler mühürlenmeden veya sevk edilmeden önce, yapay zeka destekli kameralar gerekli tüm öğelerin mevcut olup olmadığını kontrol edebilir. Makine öğrenimi ve bilgisayar görüşünü kullanan bu sistemler, detect şişeleri, parçaları veya paketlenmiş bileşenleri hızlı bir şekilde detect hataları ve yeniden işlemeyi azaltır. Nesne algılama ile gerçek zamanlı izlemeyi birleştirerek, üreticiler tutarlı kaliteyi koruyabilir ve maliyetli hataları önleyebilir.

22. Montaj hattı izleme

Üretim hatları, bilgisayar görme teknolojisi kullanılarak gerçek zamanlı olarak izlenebilir ve böylece yanlış hizalanmış parçalar, sıkışmalar veya atlanan adımlar tespit edilebilir. Görme sistemleri, track edebilir ve nesneler hat boyunca hareket ederken konumlarını kontrol edebilir. 

Bir sorun tespit edildiğinde, ekipler hemen uyarılabilir, böylece kesinti süresi azaltılır, iş akışları iyileştirilir ve ürün kalitesi korunur. Bu otomasyon, zamanında karar vermeyi desteklerken operasyonların verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar.

23. Depo otomasyonu 

Bilgisayar görme sistemleri, modern depo otomasyonunda çok önemli bir rol oynayabilir. Örneğin, Amazon depolarında, görme güdümlü robotlar paketleri tanımlar, track ve nerede depolanacaklarını veya alınacaklarını belirler. Görsel verileri yapay zeka destekli robotik ile birleştirerek, depolar iş akışlarını kolaylaştırabilir, insan hatalarını azaltabilir ve paketlerin hedeflerine daha hızlı ulaşmasını sağlayabilir. 

24. Envanter takibi

Bilgisayar görme teknolojisindeki gelişmeler sayesinde, işletmeler stok seviyelerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir, detect veya yanlış yerleştirilmiş ürünleri detect ve kayıtları otomatik olarak güncelleyebilir. Bu, daha doğru envanter yönetimine yol açar, aşırı stoklama veya eksiklikleri önlemeye yardımcı olur ve depolar, perakende mağazalar ve üretim ortamlarında daha hızlı karar vermeyi destekler.

25. Hap sayma ve tanımlama

Sağlık hizmetlerinde, hataları önlemek için hapları doğru bir şekilde saymak ve tanımlamak çok önemlidir. Bilgisayar görme sistemleri, nesne algılama ve görüntü sınıflandırma özelliklerini kullanarak hap türlerini tanımlayabilir ve otomatik olarak sayabilir. Görme özelliği entegre edilmiş kameralar, ilaçların yüksek çözünürlüklü görüntülerini yakalar ve yapay zeka destekli algoritmalar bunları gerçek zamanlı olarak analiz ederek eczanelerin, hastanelerin ve kliniklerin iş akışlarını sürdürmelerine yardımcı olur. 

26. Çamaşırların ayrılması

Büyük ölçekli çamaşırhane işletmelerinde, manuel ayırma işlemi yavaştır ve genellikle hataya açıktır. Bilgisayar görme sistemleri, kameralar ve yapay zeka modellerini kullanarak giysileri renk, beden veya kumaş türüne göre otomatik olarak ayırabilir. 

Her bir parçayı algılayarak doğru çöp kutusuna veya yıkama döngüsüne yönlendiren bu sistemler, hız ve tutarlılığı artırır. Bu da, verimlilik ve doğruluğun kritik öneme sahip olduğu oteller, hastaneler ve endüstriyel çamaşırhanelerde özellikle kullanışlı olmalarını sağlar.

27. Çatlak tespiti

Bilgisayar görüşü, insan gözüyle kolayca gözden kaçabilecek çatlakları tespit etmeye yardımcı olur. Kameralar ve görüntü işleme teknolojisini kullanan yapay zeka modelleri, yollar, duvarlar, köprüler ve makineler gibi yüzeyleri tarayarak hasarın detect belirtilerini detect . 

Nesne algılama ve segmentasyon gibi görevlerle, en küçük kırıklar bile erken aşamada tespit edilebilir. Bu, ekiplerin onarımları zamanında planlamasına ve güvenlik risklerini azaltmasına yardımcı olur.

28. Mikroskopi ile hücre sayımı

Laboratuvar deneyleri genellikle bir numunedeki hücrelerin tam sayısını bilmeye dayanır. Bu durum, araştırmacıları görüntü segmentasyonu ve nesne sayımını destekleyen bilgisayar görme modellerini kullanmaya yöneltmiştir. Bu modeller detect hücreleridetect , üst üste binen hücreleri ayırır ve otomatik olarak sayar, böylece zaman tasarrufu sağlar ve doğruluğu artırır.

29. Toka çatlak tespiti

Bilgisayar görüşü, doktorların röntgen görüntülerinde çocuklarda sık görülen ve gözden kaçması kolay olan kemik kırıklarını tespit etmelerine yardımcı olabilir. Derin öğrenme modelleri, tıbbi görüntüleme verilerini analiz etmek, kemik şekillerini ve dokularını öğrenerek detect eğrilikleri veya çatlakları detect için ince ayar yapılabilir. Özellikle, görüntü sınıflandırma, endişe verici alanları vurgulayarak radyologların daha hızlı ve daha doğru teşhisler yapmasına yardımcı olabilir.

30. Hasta düşme algılama

Hastanelerde ve bakım evlerinde önemli bir konu, hastaların 24 saat boyunca güvenliğini sağlamaktır. Personel her an orada bulunamaz. Ancak, bilgisayar görme gibi teknolojiler, hastaların hareketlerini izleyerek ve potansiyel riskleri gerçek zamanlı olarak tespit ederek yardımcı olabilir.

Örneğin, vücut duruşunu ve hareket kalıplarını izleyerek, görme tabanlı sistemler detect düşmeleri gerçek zamanlı olarak detect . Bir düşme algılandığında, sistem anında bakım görevlilerini uyararak hızlı bir müdahaleyi mümkün kılar. Bu, hızlı yardımın ciddi yaralanma riskini azaltabileceği ve genel bakımı iyileştirebileceği yaşlı veya iyileşme sürecindeki hastalar için özellikle etkilidir.

31. Yoğun bakım hastalarının izlenmesi

Yoğun bakım ünitesinde hastalar her zaman yakından izlenmelidir. Bu, özellikle uzun vardiyalarda tıbbi personel için yorucu ve zorlu olabilir. Bilgisayar görme sistemleri, hastaların hareketlerini ve duruşlarını sürekli olarak izleyerek bakım ekiplerinin kritik görevlere odaklanmasına ve sorunlar ortaya çıktığında hızlı bir şekilde müdahale etmesine yardımcı olabilir.

32. Cerrahi alet takibi

Ameliyat sırasında, her tıbbi aletin takibi çok önemlidir. Tavan kameraları, bilgisayar görüşü ile entegre edilerek ameliyat süresince track aletleri detect track edebilir. Bu, ameliyathane güvenliğini artırır, gecikmeleri azaltır ve cerrahların ve hemşirelerin ameliyata tamamen odaklanmalarını sağlar.

33. Tıbbi görüntü teşhisi

Tıbbi görüntü teşhisi, bilgisayar görüşü ile desteklenebilir. Bu, doktorların taramaları daha net ve hızlı bir şekilde analiz etmelerini sağlar. 

Derin öğrenme ve evrişimli sinir ağlarını kullanarak, görme sistemleri X-ışınları, MRG'ler ve BT taramalarını analiz ederek görsel kalıpları bulur. Örneğin, tümör tespitinde görüntü işleme, segmentasyon ve nesne tespiti gibi görme yetenekleri şüpheli bölgeleri vurgular ve doğru teşhisleri destekler.

34. KKD uygunluk tespiti

Yoğun endüstriyel ortamlarda, her çalışanı her an izlemek zordur. Görsel özellikli kameralar, çalışma alanlarını sürekli gözlemleyerek ve kask, eldiven ve yansıtıcı yelek gibi gerekli güvenlik ekipmanlarını kontrol ederek bu sorunu çözebilir. Eksik kişisel koruyucu ekipmanları (PPE) gerçek zamanlı olarak tespit ederek, bu sistemler kazaları önlemeye ve genel işyeri güvenliğini artırmaya yardımcı olur.

35. Bitki ve mahsul izleme

Bitki ve mahsul izleme, çiftçilerin büyüme mevsimi boyunca mahsulün sağlığını izlemelerini sağlar. Dronlara, traktörlere veya sabit direklere yerleştirilen kameralar, tarladaki bitkilerin düzenli görüntülerini yakalayabilir. 

Bilgisayar görüşünün bu şekilde kullanılması, sistemlerin yaprak rengi, bitki boyutu ve büyüme modelleri gibi görsel ipuçlarını analiz etmesini ve stres, besin eksikliği veya su kıtlığının detect belirtilerini detect sağlar. Sorunları erken tespit ederek, çiftçiler daha hızlı müdahale edebilir, mahsul verimini artırabilir ve büyük ölçekli mahsul kayıplarını önleyebilir.

36. Hayvancılık izleme

Hayvancılık izleme, bilgisayar görüşünü kullanarak hayvanların davranışlarını sürekli insan gözetimi olmadan gözlemler. Kameralar track , duruşları ve aktivite düzeylerini track yaralanma, hastalık veya stres belirtilerini tespit eder. 

Örneğin, hareketlerin azalması veya olağandışı yürüme şekilleri sağlık sorunlarının habercisi olabilir. Bu sistemler, sürüyü sürekli olarak izlemek için algılama ve takip özelliklerine dayanır ve çiftçilerin büyük çiftlikleri daha verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur.

37. Orman yangını tespiti

Orman yangınları genellikle insan gözetiminin sınırlı olduğu uzak bölgelerde başlar. Bilgisayar görme sistemleri, gözetleme kuleleri, insansız hava araçları ve hava görüntülerinden elde edilen görsel verileri analiz ederek ince duman izleri, bitki örtüsünün rengindeki değişiklikler veya ısıya bağlı ince hareketler gibi detect belirtileri detect . Sis veya bulutların neden olduğu yanlış alarmları azaltan bu gerçek zamanlı sistemler, yetkililerin daha hızlı müdahale etmesini ve yangınların yayılmasını önlemesini sağlar.

38. Ejderha meyvesinin olgunluk tespiti

Dragon meyvesinin hasat için doğru zamanı bilmek, zamanlamanın kaliteyi ve raf ömrünü doğrudan etkilediği, son derece spesifik bir bilgisayar görme kullanım örneğidir. Görme tabanlı modeller, olgunluğu değerlendirmek ve en uygun hasat zamanını tahmin etmek için algılama ve görüntü sınıflandırma kullanır. Çiftlikler, olgunluk kontrollerini kolaylaştırmak için yapay zeka destekli kameraları kullanmaya başlamış ve hasadı daha hızlı, daha doğru ve daha tutarlı hale getirmiştir.

39. Kuş gözlemciliği

Kuş gözlemciliği, bilgisayar görüşü sayesinde daha doğru hale geldi. Akıllı kameralar ve yapay zeka destekli dürbünler, nesne algılama ve poz tahmin gibi görevleri desteklemek için YOLO26 gibi modeller dahil olmak üzere bilgisayar görüşü algoritmaları kullanıyor. Bu, araştırmacıların ve meraklıların track etmelerini, davranışları gözlemlemelerini ve göç modellerini incelemelerini sağlıyor. 

40. Karda hayvan track

Karlı bölgelerde, hayvan izleri yaban hayatının hareketleri hakkında değerli ipuçları verebilir. YOLO26 gibi bilgisayar görme modelleri, karlı bölgelerde track izlerini detect track için kullanılabilir. 

Görsel kalıpları analiz ederek, bu modeller türleri tanımlamayı, hareketlerini tahmin etmeyi ve göçlerini incelemeyi kolaylaştırır. Bu sayede araştırmacılar ve doğa koruma uzmanları, popülasyonları gerçek zamanlı olarak izleyebilir, davranışlarını gözlemleyebilir ve vahşi yaşamı koruyabilir.

41. Demiryolu işletmeciliği 

Demiryolu ağları sürekli hareket halinde, sıkı programlar ve güvenlik riskleri altında çalışır, bu da manuel izlemeyi karmaşık hale getirir. Bilgisayar görme teknolojisi, ray kenarındaki kameralardan, istasyonlardan ve araç üstü sistemlerden gelen görsel verileri analiz ederek bu kontrolleri otomatikleştirebilir. 

Nesne algılama ve örnek segmentasyonu kullanarak, görme modelleri track , sinyal sorunlarını, ray kenarındaki engelleri veya kısıtlı alanlara giren kişileri gerçek zamanlı olarak detect track . Bu, insan hatalarını azaltır, iş akışlarını kolaylaştırır ve daha güvenli, daha güvenilir demiryolu operasyonlarını büyük ölçekte destekler. 

42. Belgeyle ilgili OCR görevleri

Bilgisayar görüşü destekli optik karakter tanıma sistemleri sayesinde belge işleme çok daha kolay hale geldi. Bu sistemler önce faturalar, formlar ve makbuzlar gibi görüntülerdeki detect bölgelerini detect , ardından içeriği çıkararak aranabilir ve kullanılabilir hale getirir.

Yakalandıktan sonra metin otomatik olarak işlenebilir, analiz edilebilir veya özetlenebilir. Bu, işletmelerin finans, sağlık ve operasyon alanlarında doğruluğu artırmasına ve belge ağırlıklı iş akışlarını kolaylaştırmasına yardımcı olur.

43. Oyuncu algılama ve izleme

Büyük spor etkinlikleri, sahadaki track hareketlerini track için bilgisayar görme teknolojisini kullanmaya başladı. Görme modelleri, nesne algılama, nesne izleme ve poz tahminini kullanarak canlı maç görüntülerini yakından analiz ediyor. 

Koçlar ve analistler bu verileri performans, pozisyon ve takım çalışmasını incelemek için kullanır. Aslında, oyuncu takibi artık futbol, basketbol ve krikette yaygın bir uygulamadır ve takımların antrenmanlar ve maçlar sırasında veriye dayalı kararlar almasını sağlar. 

44. Top izleme

Bilgisayar görüşünün spor analistlerini nasıl destekleyebileceğinin bir başka iyi örneği de top takibi. Hızlı tempolu sporlarda topu takip etmek zor olabilir. 

Bilgisayar görme sistemleri detect ve track kare kare track konumunu, hızını ve yönünü gerçek zamanlı olarak kaydedebilir. Bu veriler futbol, kriket ve golf gibi spor dallarında performans analizi ve adil karar vermeyi destekler.

45. Oyun kartı algılama

Kumarhaneler gibi düzenlenmiş oyun ortamları, masa üzerindeki oyun kartlarını gerçek zamanlı olarak tanımlayıp takip ederek blackjack gibi kart oyunlarını izlemek için bilgisayar görüşünü kullanır. Bu, adil oyun oynanmasını sağlamak, hileyi önlemek ve şeffaflığı korumak için yardımcı olur. YOLO26 gibi görüş modelleri, kartları şekilleri, numaraları ve sembolleri temel alarak tanımak için kullanılabilir.

46. Yaralanma riski analizi

Sporcuların sakatlıkları genellikle kötü duruş veya tekrarlayan zorlanma nedeniyle yavaş yavaş gelişir. Görme yapay zeka sistemleri, oyuncuların antrenman ve maçlar sırasında nasıl hareket ettiklerini analiz ederek bu sorunları erken aşamada tespit etmeye yardımcı olabilir. 

AI kameralar, track pozisyonunu, dengesini ve hareket kalıplarını track güvenli olmayan hareketleri tespit edebilir. Bu sayede ekipler, formlarını düzeltebilir, antrenman rutinlerini iyileştirebilir ve ciddi yaralanma riskini azaltabilir.

47. Oyunlarda hareket kontrolü

Oyunlarda hareket kontrolü, bilgisayar görüşü ile yakından ilgilidir. Görüş tabanlı sistemler, el ve vücut hareketlerini detect yorumlar, böylece oyuncular fiziksel kontrol cihazları olmadan oyunları kontrol edebilirler. 

Bu yaklaşım, el sallama, zıplama veya işaret etme gibi eylemlerin gerçek zamanlı olarak oyun içi tepkilere dönüştürülerek daha sürükleyici bir deneyim yaratan artırılmış ve sanal gerçeklik deneyimlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

48. Besin etiketi analizi

Besin değerleri etiketlerini okumak, özellikle markalar arasında formatlar farklı olduğunda zaman alıcı olabilir. Bilgisayar görme çözümleri ile bu işlem basitleştirilebilir. 

Gıda etiketlerinin görüntülerini işleyerek, bilgisayar görme sistemleri kalori, içerik maddeleri ve besin bilgileri gibi önemli ayrıntıları çıkarabilir. Görüntü işleme, optik karakter tanıma ve makine öğrenimi kullanılarak, besin değerleri etiketleri akıllı telefonlar veya basit tarayıcılar ile taranabilir, böylece bilgilere erişim ve karşılaştırma daha kolay hale gelir.

49. Kişi sayımı

Bir alanda kaç kişinin bulunduğunu bilmek, işletmelerin ve şehirlerin daha iyi planlama yapmasına yardımcı olur. Bilgisayar görüş tabanlı sistemler, kamusal alanlardan gelen video görüntülerini kullanarak bir alana giren veya çıkan kişilerin sayısını sayabilir. 

Bu tür çözümler, hareketleri gerçek zamanlı olarak takip etmek için nesne algılama ve izleme teknolojisine dayanır. Perakende mağazalarında, ulaşım merkezlerinde ve akıllı şehirlerde kalabalık akışını yönetmek ve güvenliği artırmak için kullanılır. 

50. Trafik akışı izleme 

Trafiği izlemek, yolların güvenliğini sağlamak ve trafik sıkışıklığını azaltmak için çok önemlidir. Bilgisayar görüşü ile birleştirilen kameralar ve sensörler, track gerçek zamanlı olarak track edebilir ve trafik akışını analiz edebilir. Bu, şehir planlamacılarının trafik düzenini daha iyi anlamasına ve sinyal zamanlamalarını optimize ederek genel trafik yönetimini iyileştirmesine yardımcı olur.

51. Boru hattı denetimi 

Bilgisayar görme teknolojisi, insanları tehlikeye atmadan uzun boru hatlarını inceleyebilir. Yüksek çözünürlüklü kameralar ve görme tabanlı algoritmalarla donatılmış insansız hava araçları, boru hatlarını korozyon, sızıntı veya çatlaklar açısından inceleyebilir. Bu otomasyon, insan riskini azaltır, bakım kontrollerini hızlandırır ve uzun mesafelerde sürekli izlemeyi mümkün kılarak boru hattı operasyonlarını daha güvenli hale getirir.

52. Şişe kapakları denetimi

Şişe kapakları bazen kaybolabilir veya düzgün bir şekilde kapanmayabilir, bu da bozulma veya güvenlik sorunlarına yol açabilir. Bu, içecek endüstrisinde önemli bir sorundur. Bilgisayar görme sistemleri, üretim hatlarını izleyerek ve kameralar kullanarak detect , gevşek veya yanlış hizalanmış kapakları detect bu sorunun çözülmesine yardımcı olabilir.

53. Avlu yönetimi

Sürekli hareket halindeki konteynerler ve araçlarla büyük depolama alanlarını yönetmek göründüğü kadar kolay değildir. Görüntü tabanlı sistemler, konteyner kimliklerini tanımlayarak, konumlarını takip ederek ve hareketlerini gerçek zamanlı olarak kaydederek bu karmaşıklığı yönetir. 

Kameralar bahçedeki faaliyetleri izler ve sistemleri otomatik olarak günceller. Bu yapay zeka destekli görüntüleme çözümü, lojistik ve genel iş akışını iyileştirmeye odaklanmaktadır. 

54. Nadir türlerin tespiti 

Nadir türler, yaygın olmadıkları ve genellikle koruma altındaki veya uzak bölgelerde yaşadıkları için incelenmesi zor türlerdir. Ancak, görme tabanlı sistemler kamera tuzakları, insansız hava araçları veya uydu görüntüleri kullanarak görsel veriler toplayabilir. 

Bu sistemler, şekil, renk ve işaretler gibi özelliklere göre hayvanları tanımak için görüntü sınıflandırmasını kullanır. Bu, Vision AI'nın detect otomatik olarak detect , zaman içinde gözlemleri kaydetmesine ve vahşi yaşamı rahatsız etmeden track olanak tanır.

55. Self servis ödeme sistemleri

Bilgisayar görüşü, self-checkout işlemlerini daha hızlı ve kolay hale getirdi. Alışveriş yapanlar, uzun kuyruklar beklemek zorunda kalmadan ürünleri tarayabilir ve ödeme yapabilir. 

Bu, ürünlerin nasıl alındığını ve yerleştirildiğini izleyen mağaza içi kameralar, akıllı tarayıcılar ve görme özelliğine sahip kiosklar sayesinde mümkün olur ve sistemlerin ürünleri doğru bir şekilde tanımasına yardımcı olur. Sonuç olarak, hatalar azalır, ödeme işlemi daha hızlı gerçekleşir ve yoğun perakende mağazalarında genel alışveriş deneyimi daha sorunsuz hale gelir.

56. Lastik aşınma tespiti 

Zamanla lastikler yol tutuşunu kaybeder, ancak bu değişiklikler genellikle çok ince ve fark edilmesi zordur. Garajlara veya servis merkezlerine kurulan görüntü tabanlı sistemler, lastik yüzeylerini inceleyerek aşınma veya hasar detect , örneğin sırt derinliğinin azalması veya desenlerin düzensizliği gibi, detect . Sorunları erken aşamada tespit ederek, bu sistemler güvenli olmayan sürüş koşullarının önlenmesine yardımcı olur ve lastik bakımını daha öngörülebilir hale getirir.

57. Ürün sayımı

Bilgisayar görüşü ile, görüntülerdeki veya videolardaki ürünleri algılayarak ve takip ederek ürün sayımı otomatikleştirilebilir. Örneğin, görüş sistemleri konveyör bant üzerindeki paketlenmiş kartonları sayabilir, süpermarketlerdeki stok seviyelerini izleyebilir veya yıkama veya işleme aşamalarında montaj hattı boyunca hareket eden track . Bu yaklaşım, stok uyuşmazlıklarını azaltmak, eksik ürünleri erken tespit etmek ve doğru stok verilerini korumak için depolarda, fabrikalarda ve perakende ortamlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.

58. Sualtı türlerinin tespiti 

Okyanus yüzeyinin altındaki yaşamı keşfetmek kolay değildir, ancak bilgisayar görüşü, track türlerini daha etkili bir şekilde track kolaylaştırmıştır. Araştırmacılar, su altı drone'ları ve dalgıç kameralardan elde edilen görsel verileri kullanarak balıkları, mercanları ve diğer deniz türlerini gerçek zamanlı olarak tanımlayabilirler. Bu bilgiler, deniz yaşamını rahatsız etmeden track , habitatları incelemeye ve okyanus ekosistemlerini izlemeye yardımcı olur.

59. Mutfak atıkları tespiti 

Büyük ticari mutfaklar her gün önemli miktarda gıda atığı üretmektedir. Günümüzde, gıda atığını azaltma sürecinin tamamını otomatikleştirmek için görüntü tabanlı sistemler kullanılmaktadır. 

Bu bilgisayar görme sistemleri, hazırlık alanlarının veya akıllı çöp kutularının yakınına yerleştirilen kameraları kullanarak yiyecekleri tanımlar, porsiyon boyutlarını ölçer ve track kalıplarını track . Birçok otel zinciri ve gıda hizmetleri şirketi, bu verileri menüleri ayarlamak, atıkları azaltmak ve maliyetleri düşürmek için kullanır. 

60. Gıda kalitesi derecelendirmesi

Gıda kalitesi derecelendirmesi, gıda işleme tesislerinde bilgisayar görme sistemleri kullanılarak giderek daha fazla otomatikleştirilmektedir. Meyveler, sebzeler ve paketlenmiş ürünler üretim hatları boyunca ilerlerken, görme modelleri algılama ve sınıflandırma kullanarak bunları boyut, renk, olgunluk ve yüzey kusurlarına göre sıralayabilir. Bu, manuel denetimleri azaltır, insan hatasını en aza indirir ve her gün büyük hacimler işlense bile yalnızca yüksek kaliteli gıdaların müşterilere ulaşmasını sağlar.

Önemli çıkarımlar 

Bilgisayar görme, hızla en son teknoloji üretim ve operasyonel sistemlerin temel bir parçası haline geliyor. Algılama, izleme, segmentasyon ve sınıflandırma gibi temel görme görevleri, artık sağlık, perakende, tarım ve otonom araçlar dahil olmak üzere birçok sektördeki uygulamaları destekliyor. En çok değişen şey, bu sistemlerin ne kadar ölçeklenebilir ve pratik hale geldiğidir.

AI hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Büyüyen topluluğumuza katılın ve GitHub deposunda bilgisayar görüşü hakkında daha fazla bilgi edinin. Çözüm sayfalarını inceleyin ve imalat sektöründe AI ve sağlık sektöründe Vision AI hakkında bilgi edinin. Vision AI'yı bugün kullanmaya başlamak için lisans seçeneklerimizi keşfedin!