15 Nisan 2025
Bilgisayarlı görü takip sistemlerinin nasıl çalıştığını öğrenin, YOLO11 gibi nesne takibini destekleyen popüler modelleri keşfedin ve gerçek dünya uygulamalarını inceleyin.
Elektrik parçalarını monte edebilen robotlar, hız yapan arabaları yakalayan sistemler ve müşterilerin nasıl alışveriş yaptığını izleyen akıllı perakende çözümleri - tüm bu yenilikler bilgisayarlı görüye dayanır. Makinelerin görüntüleri ve videoları analiz etmesine ve anlamasına yardımcı olan bir yapay zeka (AI) dalıdır.
Örneğin, bir robotun farklı parçaları tanıması ve doğru şekilde bir araya getirmesi gerekir. Benzer şekilde, bir trafik sistemi arabaları tespit etmek, plakaları okumak ve birinin ne zaman hız yaptığını anlamak için bilgisayarlı görü kullanabilir. Bu arada, mağazalarda Görsel Yapay Zeka, müşterilerin neye baktığını veya ne aldığını takip etmeye yardımcı olabilir ve hatta envanteri gözlemleyebilir.
Bu tür uygulamalar, çok çeşitli görsel görevleri destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri tarafından desteklenmektedir. Bu görevlerin çoğu tek bir görüntüden elde edilen içgörüleri toplamaya odaklanır, ancak özellikle ilginç bir görev olan nesne takibi, nesnelerin bir dizi görüntü veya video karesi boyunca hareketini izlemek için kullanılabilir.
Bu kılavuzda, nesne takibinin nasıl çalıştığına daha yakından bakacak ve bunun nasıl kullanıldığına dair gerçek dünya örneklerini inceleyeceğiz. Ayrıca, Ultralytics YOLO11 gibi Vision AI modellerinin nesne takibini nasıl desteklediğini de tartışacağız. Haydi başlayalım!
Nesne takibi, sistemlerin zaman içindeki değişiklikleri izlemesine ve anlamasına yardımcı olan video kareleri boyunca nesnelerin hareketini izlemek için kullanılan bir bilgisayarlı görü görevidir. Bu, insanların doğal olarak hareket eden bir kişiyi veya nesneyi gözleriyle takip edebilmesine çok benzer; örneğin, bir tenis maçını izlerken gözleriniz kortta ileri geri hareket eden topu takip 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 takibiyle yakından ilişkili bir diğer bilgisayar görüşü görevi de nesne tespitidir. 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.
İkisini birleştirerek, dinamik ortamlarda gerçek zamanlı izleme yapabilen güçlü vizyon yapay zeka sistemleri oluşturabiliriz. Örneğin, otomatik bir güvenlik sistemi bir alana giren kişileri algılayabilir ve çerçeve boyunca hareketlerini sürekli olarak izleyebilir.
Artık nesne algılama ve izleme arasındaki farkı ele aldığımıza göre, YOLO11 gibi Ultralytics YOLO modellerinin gerçek zamanlı nesne izlemeyi nasıl desteklediğine bir göz atalım.
YOLO modelleri kendi başlarına izleme algoritmaları olmasa da, her video karesinde nesneleri algılayarak önemli bir rol oynarlar. Nesneler algılandıktan sonra, sisteme hareketlerini kareden kareye takip etmesini sağlayan benzersiz kimlikler atamak için izleme algoritmalarına ihtiyaç vardır.
Bu ihtiyacı karşılamak için, Ultralytics Python paketi, nesne tespitini BoT-SORT ve ByteTrack gibi popüler izleme algoritmalarıyla sorunsuz bir şekilde entegre eder. Bu entegrasyon, kullanıcıların minimum kurulumla birlikte tespit 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. ByteTrack ise özellikle kalabalık sahnelerde iyi performans gösterir ve nesneler bulanık veya kısmen gizli olsa bile güvenilir takibi sürdürür.
Özel eğitim, YOLO11 gibi önceden eğitilmiş bir nesne algılama modelini, standart veri kümelerinde bulunmayan nesneleri tanıyabilmesi için belirli bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapma işlemidir. Bu, izleme sisteminizin özel veya nadir nesneleri takip etmesi gerektiğinde özellikle önemlidir.
İzleme sistemleri, öncelikle nesneyi tanımak için algılama modeline güvenir. Bir YOLO modeli, belirli bir makine türü veya yaban hayatı türü gibi belirli bir öğeyi algılayamazsa, izleme algoritması onu takip edemez.
Bu nedenle özel eğitim çok önemlidir: tespit modelinin izlemek istediğiniz nesneleri doğru bir şekilde tanımlayabilmesini sağlar.
Ayrıca, bu işlem sırasında yalnızca algılama modelinin ince ayarlandığını unutmamak önemlidir. BoT-SORT veya ByteTrack gibi izleme algoritmaları özel olarak eğitilmez; sadece algılanan nesneleri çerçeveler arasında takip etmek için YOLO modelinden gelen çıktıyı kullanırlar.
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 video kareleri boyunca tespit edilebilir ve izlenebilir. Bir nesnenin belirli bir süre boyunca ne kadar hareket ettiğini analiz ederek, sistem hızını tahmin edebilir.
Üretim süreçleri hızlı tempolu ve oldukça karmaşık olabilir, bu da üretilen her bir öğeyi manuel olarak takip etmeyi zorlaştırır. Nesne takibi, ürünlerin üretimin her aşamasında hareketini izlemeyi otomatikleştirme için iyi bir çözüm sunar. Fabrikaların, işleri yavaşlatmadan yüksek düzeyde doğruluk ve verimlilik sağlamasına 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 algoritmaları ile nesne takibi, farklı endüstrilerde daha hızlı, daha akıllı ve daha erişilebilir hale geldi. Nesne izleme teknolojisi geliştikçe, sistemlerin her seferinde bir kare olmak üzere 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.
