Bilgisayarlı görü kameraları ve uygulamaları

Many technical factors, such as data, algorithms, and computing power, contribute to the success of an artificial intelligence (AI) application. Specifically in computer vision, a subfield of AI that focuses on enabling machines to analyze and understand images and videos, one of the most critical factors is the input or data source: the camera. The quality and type of cameras used for a computer vision application directly affect the performance of AI models.

Choosing the right camera is crucial because different computer vision tasks require different types of visual data. For instance, high-resolution cameras are used for applications like facial recognition, where fine facial details must be captured with precision. In contrast, lower-resolution cameras can be used for tasks like queue monitoring that depend on broader patterns more than intricate details.

Günümüzde, her biri özel ihtiyaçları karşılamak üzere tasarlanmış birçok kamera türü mevcuttur. Aralarındaki farkları anlamak, bilgisayarlı görü inovasyonlarını optimize etmene yardımcı olabilir. Çeşitli bilgisayarlı görü kameralarını ve farklı sektörlerdeki uygulamalarını keşfedelim.

Link to this sectionBilgisayarlı görü için RGB kameraları keşfetmek#

RGB (kırmızı, yeşil ve mavi) kameralar, bilgisayarlı görü uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Görüntüleri, 400 ile 700 nanometre (nm) arasındaki dalga boylarındaki görünür spektrumda yakalarlar. Bu görüntüler insanların görme biçimine benzediğinden, RGB kameralar, insan benzeri görmenin yeterli olduğu durumlarda nesne algılama, örnek segmentasyonu ve poz tahmini gibi birçok görev için kullanılır.

Şekil 1. RGB kameraların çalışma şekline genel bir bakış.

These tasks usually involve identifying and detecting objects from a two-dimensional (2D) perspective, where capturing depth isn’t necessary for accurate results. However, when an application requires depth information, like in 3D object detection or robotics, RGB-D (Red, Green, Blue, and Depth) cameras are used. These cameras combine RGB data with depth sensors to capture 3D details and provide real-time depth measurements.

Link to this sectionPerakende mağazalarında RGB-D kameralar kullanmak#

An interesting application where RGB-D cameras can come in handy is virtual try-ons, a concept that is becoming more popular in retail stores. To put it simply, smart screens integrated with RGB-D cameras and sensors can gather details like a shopper’s height, body shape, and shoulder width. Using this information, the system can digitally overlay clothing onto a live image of the customer. Computer vision tasks, such as instance segmentation and pose estimation, can process the visual data to accurately detect the customer’s body and align the clothing to fit their proportions in real time.

Şekil 2. Bir sanal deneme örneği.

Sanal denemeler, müşterilere bir kıyafetin nasıl duracağına dair 3D bir görünüm sunar ve bazı sistemler daha gerçekçi bir deneyim için kumaşın nasıl hareket edeceğini bile taklit edebilir. Bilgisayarlı görü ve RGB-D kameralar, müşterilerin deneme kabinini atlamasını ve kıyafetleri anında denemesini mümkün kılar. Bu, zaman kazandırır, stilleri ve bedenleri karşılaştırmayı kolaylaştırır ve genel alışveriş deneyimini iyileştirir.

Link to this sectionStereo görüntüleme ve uçuş süresi (ToF) kameralarını anlamak#

Stereo kameralar, farklı açılardan görüntüleri karşılaştırarak derinliği yakalamak için birden fazla görüntü sensörü kullanan bir kamera türüdür. Tek sensörlü sistemlerden daha doğrudurlar. Bu arada, Uçuş Süresi (ToF) kameraları veya sensörleri, nesnelere çarpıp sensöre geri dönen kızılötesi ışık yayarak mesafeleri ölçer. Işığın geri dönmesi için geçen süre, mesafeyi belirlemek üzere kameranın işlemcisi tarafından hesaplanır.

Şekil 3. ToF kameralarının çalışma şekline genel bir bakış.

Bazı durumlarda, stereo kameralar ToF sensörleri ile entegre edilerek her iki cihazın güçlü yönlerini birleştirir ve derinlik bilgisini hızlı ve yüksek hassasiyetle yakalar. Bir ToF sensörünün gerçek zamanlı mesafe ölçümleri ile stereo kameranın detaylı derinlik algısının birleşimi, hız ve doğruluğun hayati önem taşıdığı otonom araçlar ve tüketici elektroniği gibi uygulamalar için idealdir.

Link to this sectionGünlük bir uçuş süresi (ToF) kamerası derinlik algılama örneği#

Farkında bile olmadan bir Uçuş Süresi (ToF) kamerası kullanmış olman mümkün. Aslında, Samsung, Huawei ve Realme gibi markaların popüler akıllı telefonları, derinlik algılama yeteneklerini geliştirmek için genellikle ToF sensörleri içerir. Bu kameraların sağladığı hassas derinlik bilgisi, arka planın bulanıklaştırılıp öznenin keskin odakta tutulduğu popüler bokeh etkisini yaratmak için kullanılır.

ToF sensörleri ayrıca fotoğrafçılık dışındaki, jest tanıma ve artırılmış gerçeklik (AR) gibi diğer uygulamalar için de temel hale geliyor. Örneğin, Samsung Galaxy S20 Ultra ve Huawei P30 Pro gibi telefonlar, 3D derinliği gerçek zamanlı olarak haritalamak için bu sensörleri kullanarak hem fotoğrafçılığı hem de etkileşimli deneyimleri iyileştirir.

Link to this sectionIsı algılama için kızılötesi veya termal kameralar#

Thermal cameras, as the name suggests, are widely used for heat detection in various applications, including manufacturing industries and automobile factories. These cameras measure temperature and can be used to alert users when they detect critical levels of heat that are either too high or too low. By detecting infrared radiation, which is invisible to the human eye, they provide precise temperature readings. Often referred to as infrared cameras, their uses also extend beyond industrial settings. For instance, thermal cameras are also used in agriculture to monitor livestock health, in building inspections to identify heat leaks, and in firefighting to locate hotspots.

Şekil 4. Sıcak noktaları bulmak için termal kameralar kullanan itfaiyeciler.

Link to this sectionEndüstriyel uygulamalar için termal görüntüleme#

Makineler ve üretim tesislerindeki veya petrol ve gaz platformlarındaki elektrik sistemleri genellikle sürekli çalışır ve yan ürün olarak ısı üretir. Zamanla, motorlar, rulmanlar veya elektrik devreleri gibi bileşenlerde aşırı ısı birikmesi meydana gelebilir ve bu da potansiyel olarak ekipman arızasına veya güvenlik tehlikelerine yol açabilir.

Termal kameralar, anormal sıcaklık artışlarını erkenden tespit ederek operatörlerin bu sistemleri izlemelerine yardımcı olabilir. Aşırı ısınan bir motorun bakımı planlanabilir ve maliyetli arızalar önlenebilir. Endüstriler, termal görüntülemeyi düzenli denetimlere entegre ederek kestirimci bakım uygulayabilir, kesinti süresini azaltabilir, ekipman ömrünü uzatabilir ve daha güvenli bir çalışma ortamı sağlayabilir. Genel olarak tesis performansı artırılabilir ve beklenmedik arıza riski en aza indirilebilir.

Link to this sectionHareket yakalama için yavaş ve yüksek hızlı kameralar#

Yüksek hızlı kameralar, hızlı hareketleri olağanüstü doğrulukla işleyebilmek için saniyede 10.000'den fazla kare (FPS) yakalayacak şekilde tasarlanmıştır. Örneğin, ürünler bir üretim hattında hızla hareket ettiğinde, yüksek hızlı kameralar bunları izlemek ve herhangi bir anormalliği algılamak için kullanılabilir.

Diğer yandan, ağır çekim kameraları, görüntüleri yüksek kare hızlarında yakalayıp ardından oynatma hızını düşürmek için kullanılabilir. Bu, izleyicilerin gerçek zamanlı olarak gözden kaçan detayları gözlemlemesini sağlar. Bu kameralar, ateşli silahların ve patlayıcı maddelerin performansını değerlendirmek için kullanılır. Hareketleri yavaşlatıp analiz etme yeteneği, bu tür uygulamalar için idealdir.

Belirli durumlarda, yüksek hızlı ve ağır çekim kameralarını birleştirmek, aynı olay içindeki hızlı ve yavaş hareket eden nesnelerin detaylı analizi için yardımcı olabilir. Örneğin, bir golf oyununu analiz ettiğimizi varsayalım. Yüksek hızlı kameralar golf topunun hızını ölçebilirken, ağır çekim kameraları bir golfçünün savuruş hareketlerini ve vücut kontrolünü analiz edebilir.

Şekil 5. Bilgisayarlı görü ve yüksek hızlı kameralar kullanarak bir golfçünün savuruşunu analiz etmek.

Link to this sectionBilgisayarlı görüde çok spektrumlu görüntüleme#

Çok spektrumlu kameralar, tek bir çekimde ultraviyole ve kızılötesi dahil olmak üzere ışık spektrumunun birden fazla dalga boyunu kaydedebilen özel cihazlardır. Çok spektrumlu görüntüleme, geleneksel kameraların yakalayamadığı değerli detaylı veriler sağlar. Daha da dar ve sürekli ışık bantlarını yakalayan hiperspektral kameralara benzer şekilde, çok spektrumlu kameralar tarım, jeoloji, çevresel izleme ve tıbbi görüntüleme gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, sağlık hizmetlerinde, çok spektrumlu kameralar birden fazla dalga boyunda görüntüler yakalayarak farklı dokuların görselleştirilmesine yardımcı olabilir.

Şekil 6. RGB, çok spektrumlu ve hiperspektral görüntülemeyi karşılaştırma.

Benzer şekilde, çok spektrumlu görüntüleme ile donatılmış drone'lar, tarımda önemli adımlar atıyor. Sağlıksız bitkileri veya böcekler ve zararlılardan etkilenenleri erken bir aşamada tanımlayabilirler. Bu kameralar yakın kızılötesi spektrumu analiz edebilir ve sağlıklı bitkiler genellikle sağlıksız olanlara göre daha fazla yakın kızılötesi ışığı yansıtır. Çiftçiler, tarımda bu tür YZ tekniklerini benimseyerek verimi artırmak ve mahsul kaybını azaltmak için erken önlemler alabilirler.

Link to this sectionOtonom araçlar için LiDAR kameraları#

LiDAR (Işık Algılama ve Uzaklık Belirleme) kameraları, 3D haritalar oluşturmak ve nesneleri uzaktan algılamak için lazer darbeleri kullanır. Sis, yağmur, karanlık ve yüksek sıcaklıklar gibi birçok koşulda etkilidirler, ancak yağmur veya sis gibi ağır hava koşulları performanslarını etkileyebilir. LiDAR, navigasyon ve engel algılama için kendi kendine giden araçlar gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.

LiDAR, lazer darbeleri gönderip bunların geri dönmesi için gereken süreyi ölçerek aracın gözleri gibi davranır. Bu bilgiler, aracın mesafeleri hesaplamasına ve arabalar, yayalar ve trafik ışıkları gibi nesneleri tanımlamasına yardımcı olarak daha güvenli sürüş için 360 derecelik bir görünüm sağlar.

Link to this sectionHer şeyi odak noktasına getirmek#

Bilgisayarlı görü söz konusu olduğunda, kameralar makinelerin dünyayı insanlarınkine benzer şekilde görmesini ve yorumlamasını sağlayan gözler görevi görür. Doğru kamera türünü seçmek, farklı bilgisayarlı görü uygulamalarının başarısı için anahtardır. Standart RGB kameralardan gelişmiş LiDAR sistemlerine kadar her tür, belirli görevlere uygun benzersiz özellikler sunar. Geliştiriciler ve araştırmacılar, kamera teknolojilerinin çeşitliliğini ve kullanımlarını anlayarak karmaşık gerçek dünya zorluklarını ele almak için bilgisayarlı görü modellerini daha iyi optimize edebilirler.

GitHub depomuza göz atarak YZ hakkında daha fazla bilgi edinebilirsin. Diğer vizyon YZ meraklılarıyla bağlantı kurmak için topluluğumuza katıl. Sağlık hizmetleri ve üretim alanlarındaki bilgisayarlı görü uygulamaları hakkında daha fazla bilgiyi çözüm sayfalarımızda bulabilirsin.