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 takip 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 takip 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 çoğu 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 takip eder.
Aynı şekilde, nesne takibi de topun hareketini gerçek zamanlı olarak takip etmek için kameralar ve yapay zeka kullanılmasını içerir. Bu teknoloji, özellikle hız, yörünge ve oyuncu konumlandırması gibi analizler aracılığıyla evdeki izleyicilerin oyunun akışını daha iyi anlamasını sağlayabilir.
Bu tür bir görsel izleme insanlar için zahmetsiz görünse de, makine görüşü söz konusu olduğunda, Vision AI modelleri tarafından desteklenen bir dizi adımı içerir. İşte nesne takibinin nasıl çalıştığının basit bir dökümü:
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 algılama, tek bir görüntü veya video karesi içinde ilgilenilen nesnelerin tanımlanmasını ve konumlandırılmasını içerir. Örneğin, sürücüsüz bir otomobil, araçtaki kameralar tarafından çekilen tek bir karede bir dur işaretini veya bir yayayı tanımak için nesne algılamayı kullanır. Şu soruya cevap verir: "Bu görüntüde ne var ve nerede?" Ancak, nesnenin bir sonraki adımda nereye gideceği hakkında herhangi bir bilgi sağlamaz.
Nesne izleme, zaman içindeki hareket anlayışını ekleyerek nesne algılamaya dayanır. İkisi arasındaki temel fark, zaman ve hareketi nasıl ele aldıklarıdır. Nesne algılama her kareyi bağımsız bir anlık görüntü olarak ele alırken, nesne izleme bir nesnenin gelecekteki konumunu tahmin etmek için geçmiş verileri kullanarak 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 tespit edebilir ve çerçeve boyunca hareketlerini sürekli olarak izleyebilir.
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 tespit edemezse, izleme algoritması onu takip edemez.
Bu nedenle özel eğitim çok önemlidir: algılama modelinin izlemek 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.
Artık nesne izlemenin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını daha iyi anladığımıza göre, bu teknolojinin etki yarattığı bazı gerçek dünya uygulamalarını inceleyelim.
Bilgisayarla görmenin sağladığı hız tahmin sistemleri, nesne algılama ve izleme gibi görevlere dayanır. Bu sistemler bir nesnenin ne kadar hızlı hareket ettiğini hesaplamak için tasarlanmıştır - bu bir araç, bisikletli veya hatta bir insan olabilir. Bu bilgi, trafik yönetiminden güvenlik izleme 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 takip 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.
Nesne izleme, konveyör bandındaki ürünlerin sayılmasından kusurların tespit edilmesine veya doğru montajın doğrulanmasına kadar, aksi takdirde zaman alıcı veya hataya açık olabilecek görevlere görünürlük ve kontrol getirir. Bu teknoloji özellikle hız ve hassasiyetin kritik olduğu gıda işleme, elektronik ve paketleme gibi yüksek hacimli sektörlerde etkilidir.
Her gün sayısız müşteri perakende mağazalarına girip çıkmaktadır ve bu müşterilerin davranışlarını anlamak hem müşteri deneyimini hem de iş performansını iyileştirmenin anahtarıdır. Nesne takibi, perakendecilerin invaziv veya manuel yöntemlere ihtiyaç duymadan yaya trafiğini izlemesini, bekleme süresini ölçmesini ve hareket modellerini analiz etmesini mümkün kılar.
İşletmeler, bireyleri mağazaya girerken, çıkarken ve mağaza içinde hareket ederken izleyerek yoğun saatler, popüler alanlar ve hatta kuyruk uzunlukları hakkında bilgi edinebilir. Bu bilgiler personel, mağaza düzeni ve envanter yerleştirme ile ilgili kararları bilgilendirebilir ve sonuçta daha verimli operasyonlara ve satışların artmasına yol açabilir.
Perakende mağazalarından fabrika zeminlerine kadar her türlü sektörde verimlilik, güvenlik ve genel deneyim gibi faktörleri iyileştirmek için nesne takibi kullanılmaktadır. İşte nesne takibinin çeşitli sektörlere sağlayabileceği temel faydalardan bazıları:
Bu faydalar, nesne izlemenin farklı kullanım durumlarını nasıl olumlu etkilediğini vurgularken, uygulamadaki zorlukları da göz önünde bulundurmak önemlidir. Şimdi nesne takibinin bazı sınırlamalarına daha yakından bakalım:
Nesne takibi, makinelerin nesnelerin zaman içindeki hareketlerini takip etmesini sağlayan bir bilgisayarla görme görevidir. Araç hızını tahmin etmekten 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.
Bilgisayarla görme ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? GitHub depomuzu keşfedin, topluluğumuzla bağlantı kurun ve bilgisayarla görme projenize hızlı bir başlangıç yapmak için lisanslama seçeneklerimize göz atın. Üretimde yapay zeka ve otomotiv sektöründe bilgisayarla görme gibi yenilikleri araştırıyorsanız, daha fazlasını keşfetmek için çözümler sayfalarımızı ziyaret edin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI