15 Nisan 2025
Bilgisayarlı görü takip sistemlerinin nasıl çalıştığını öğrenin, YOLO11 gibi nesne takibini destekleyen popüler modelleri keşfedin ve bunların gerçek dünyadaki uygulamalarını keşfedin.
Elektrikli parçaları bir araya getirebilen robotlar, hız yapan arabaları yakalayan sistemler ve müşterilerin nasıl alışveriş yaptığını track eden akıllı perakende çözümleri - tüm bu yenilikler bilgisayarla görmeye dayanıyor. Bu, makinelerin görüntüleri ve videoları analiz etmesine ve anlamasına yardımcı olan bir yapay zeka (AI) dalıdır.
Örneğin, bir robotun farklı parçaları doğru bir şekilde bir araya getirmek için onları tanıması ve takip etmesi gerekir. Benzer şekilde, bir trafik sistemi arabaları tespit etmek, plakaları okumak ve birinin ne zaman hız yaptığını anlamak için bilgisayar görüşünü kullanabilir. Bu arada, mağazalarda, Vision AI müşterilerin neye baktığını veya neyi aldığını track etmeye yardımcı olabilir ve hatta envantere göz kulak olabilir.
Bu tür uygulamalar, aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modelleri tarafından desteklenmektedir Ultralytics YOLO11çok çeşitli görsel görevleri desteklemektedir. Bu görevlerin birçoğu tek bir görüntüden bilgi toplamaya odaklanır, ancak özellikle ilginç bir görev olan nesne izleme, bir dizi görüntü veya video karesi boyunca nesnelerin hareketini takip etmek için kullanılabilir.
Bu kılavuzda, nesne izlemenin nasıl çalıştığına daha yakından bakacağız ve nasıl kullanıldığına dair gerçek dünya örneklerini inceleyeceğiz. Ayrıca Ultralytics YOLO11 gibi Vision AI modellerinin nesne izlemeyi nasıl desteklediğini de tartışacağız. Hadi başlayalım!
Nesne izleme, nesnelerin video kareleri boyunca hareketini takip etmek için kullanılan ve sistemlerin nesnelerin zaman içinde nasıl değiştiğini izlemesine ve anlamasına yardımcı olan bir bilgisayarla görme görevidir . Bu, insanların hareket eden bir kişiyi veya nesneyi gözleriyle doğal olarak takip edebilmesine çok benzer; örneğin bir tenis maçı izlerken gözleriniz kortta ileri geri hareket eden topu track eder.
Aynı şekilde, nesne takibi, topun hareketini gerçek zamanlı olarak takip etmek için kameraların ve yapay zekanın kullanılmasını içerir. Bu teknoloji, özellikle hız, yörünge ve oyuncu konumlandırması gibi analizler aracılığıyla, evdeki izleyicilere oyunun akışını daha iyi anlama imkanı verebilir.
Bu tür bir görsel takip insanlara zahmetsiz gibi görünse de, makine görüşü söz konusu olduğunda, Vizyon Yapay Zeka modelleri tarafından desteklenen bir dizi adımı içerir. Nesne takibinin nasıl çalıştığına dair basit bir döküm aşağıdadır:
YOLO11 tarafından desteklenen ve nesne takibi ile yakından ilgili olan bir diğer bilgisayarla görme görevi de nesne algılamadır. Şimdi bu iki görev arasındaki farkı inceleyelim.
Nesne tespiti, tek bir görüntü veya video karesi içindeki ilgi çekici nesneleri tanımlamayı ve konumlandırmayı içerir. Örneğin, otonom bir araç, üzerindeki kameralar tarafından yakalanan tek bir karede bir dur işaretini veya bir yayaayı tanımak için nesne tespiti kullanır. Şu soruyu yanıtlar: "Bu görüntüde ne var ve nerede?". Ancak, nesnenin bir sonraki nereye gideceği hakkında herhangi bir bilgi sağlamaz.
Nesne takibi, zaman içindeki hareketi anlayarak nesne tespitini temel alır. İkisi arasındaki temel fark, zamanı ve hareketi nasıl ele aldıklarıdır. Nesne tespiti her kareyi bağımsız bir anlık görüntü olarak ele alırken, nesne takibi geçmiş verileri kullanarak bir nesnenin gelecekteki konumunu tahmin ederek kareler arasındaki noktaları birleştirir.
Her ikisini birleştirerek, dinamik ortamlarda gerçek zamanlı izleme yapabilen güçlü görsel yapay zeka sistemleri oluşturabiliriz. Örneğin, otomatik bir güvenlik sistemi bir alana giren insanları detect edebilir ve çerçeve boyunca hareketlerini sürekli olarak track .
Nesne algılama ve izleme arasındaki farkı ele aldığımıza göre, YOLO11 gibi Ultralytics YOLO11 modellerinin gerçek zamanlı nesne izlemeyi nasıl desteklediğine bir göz atalım.
YOLO modelleri kendi başlarına izleme algoritmaları olmasalar da, her video karesindeki nesneleri tespit ederek önemli bir rol oynarlar. Nesneler tespit edildikten sonra, onlara benzersiz kimlikler atamak için izleme algoritmalarına ihtiyaç duyulur ve bu da sistemin kareden kareye hareketlerini takip etmesine olanak tanır.
Bu ihtiyacı karşılamak için Ultralytics Python paketi, nesne algılamayı BoT-SORT ve ByteTrack gibi popüler izleme algoritmalarıyla sorunsuz bir şekilde entegre eder. Bu entegrasyon, kullanıcıların minimum kurulumla algılama ve izlemeyi birlikte çalıştırmasını sağlar.
Nesne takibi için YOLO modellerini kullanırken, uygulamanızın gereksinimlerine göre hangi takip algoritmasını uygulayacağınızı seçebilirsiniz. Örneğin BoT-SORT, hareket tahmini ve derin öğrenme kullanımı sayesinde öngörülemeyen şekilde hareket eden nesneleri takip etmek için iyi bir seçenektir. Öte yandan ByteTrack, özellikle kalabalık sahnelerde iyi performans gösterir ve nesneler bulanık veya kısmen gizli olduğunda bile güvenilir takibi sürdürür.
Özel eğitim, YOLO11 gibi önceden eğitilmiş bir nesne algılama modelinin standart veri kümelerinde bulunmayan nesneleri tanıyabilmesi için belirli bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapılması işlemidir. Bu, özellikle izleme sisteminizin özel veya yaygın olmayan nesneleri takip etmesi gerektiğinde önemlidir.
Takip sistemleri ilk olarak nesneyi tanımak için algılama modeline güvenir. Bir YOLO modeli, belirli bir makine türü veya vahşi yaşam türü gibi belirli bir öğeyi detect edemezse, izleme algoritması onu takip edemez.
Bu nedenle özel eğitim çok önemlidir: algılama modelinin track istediğiniz nesneleri doğru bir şekilde tanımlayabilmesini sağlar.
Bu işlem sırasında yalnızca algılama modeline ince ayar yapıldığını unutmamak da önemlidir. BoT-SORT veya ByteTrack gibi takip algoritmaları özel olarak eğitilmemiştir - bunlar sadece YOLO modelinin çıktısını kullanarak tespit edilen nesneleri kareler boyunca takip eder.
Nesne takibinin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını daha iyi anladığımıza göre, bu teknolojinin etki yarattığı bazı gerçek dünya uygulamalarını keşfedelim.
Bilgisayarla görü ile etkinleştirilen Hız tahmini sistemleri, nesne tespiti ve izleme gibi görevlere bağlıdır. Bu sistemler, bir nesnenin ne kadar hızlı hareket ettiğini hesaplamak için tasarlanmıştır - ister bir araç, ister bir bisikletli, hatta bir kişi olsun. Bu bilgi, trafik yönetiminden güvenlik izlemeye ve endüstriyel otomasyona kadar çeşitli uygulamalar için çok önemlidir.
Ultralytics YOLO11 gibi bir model kullanılarak nesneler tespit edilebilir ve video kareleri boyunca izlenebilir. Sistem, bir nesnenin belirli bir süre içinde ne kadar hareket ettiğini analiz ederek hızını tahmin edebilir.
Üretim süreçleri hızlı tempolu ve oldukça karmaşık olabilir, bu da üretilen her ürünün manuel olarak track edilmesini zorlaştırır. Nesne takibi, ürünlerin üretimin her aşamasından geçerken izlenmesini otomatikleştirmek için iyi bir çözüm sunar. Fabrikaların işleri yavaşlatmadan yüksek doğruluk ve verimlilik seviyelerini korumalarına yardımcı olabilir.
Bir taşıma bandındaki ürünleri saymaktan kusurları tespit etmeye veya uygun montajı doğrulamaya kadar nesne takibi, aksi takdirde zaman alıcı veya hataya açık olacak görevlere görünürlük ve kontrol getirir. Bu teknoloji, özellikle hız ve hassasiyetin kritik olduğu gıda işleme, elektronik ve ambalaj gibi yüksek hacimli endüstrilerde etkilidir.
Her gün sayısız müşteri perakende mağazalarına girip çıkıyor ve davranışlarını anlamak hem müşteri deneyimini hem de iş performansını iyileştirmenin anahtarıdır. Nesne takibi, perakendecilerin ayak trafiğini izlemesini, kalma süresini ölçmesini ve hareket düzenlerini analiz etmesini mümkün kılar - tüm bunlar istilacı veya manuel yöntemlere ihtiyaç duymadan.
İşletmeler, mağazaya giren, çıkan ve mağaza içinde hareket eden bireyleri izleyerek yoğun saatler, popüler alanlar ve hatta kuyruk uzunlukları hakkında bilgi edinebilir. Bu bilgiler, personel, mağaza düzeni ve envanter yerleşimi ile ilgili kararları şekillendirebilir ve sonuç olarak daha verimli operasyonlara ve artan satışlara yol açabilir.
Perakende mağazalarından fabrika zeminlerine kadar, nesne takibi verimlilik, güvenlik ve genel deneyim gibi faktörleri iyileştirmek için her türlü endüstride kullanılmaktadır. İşte nesne takibinin çeşitli endüstrilere getirebileceği bazı temel faydalar:
Bu faydalar, nesne takibinin farklı kullanım durumlarını nasıl olumlu etkilediğini vurgularken, uygulamasında yer alan zorlukları da göz önünde bulundurmak önemlidir. Nesne takibinin bazı sınırlamalarına daha yakından bakalım:
Nesne takibi, makinelerin nesnelerin zaman içindeki hareketini takip etmesini sağlayan bir bilgisayarlı görü görevidir. Araç hızını tahmin etmekten, bir montaj hattındaki ürünleri saymaya ve sporda oyuncu hareketlerini analiz etmeye kadar çok çeşitli gerçek dünya senaryolarında kullanılır.
YOLO11 gibi Vision AI modelleri ve BoT-SORT ve ByteTrack gibi izleme algoritmalarıyla, nesne izleme farklı sektörlerde daha hızlı, daha akıllı ve daha erişilebilir hale geldi. Nesne izleme teknolojisi geliştikçe, sistemlerin her seferinde bir kare daha akıllı, verimli ve duyarlı hale gelmesine yardımcı oluyor.
Bilgisayarlı görü ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Bilgisayarlı görü projenize başlamak için GitHub depomuzu keşfedin, topluluğumuzla bağlantı kurun ve lisanslama seçeneklerimize göz atın. Üretimde yapay zeka ve otomotivde bilgisayarlı görü gibi yenilikleri araştırıyorsanız, daha fazlasını keşfetmek için çözüm sayfalarımızı ziyaret edin.
