Ultralytics YOLO11 yardımıyla eski sistemlerin izlenmesi

Birçok işletme, özellikle üretim, endüstriyel otomasyon, havacılık, telekomünikasyon ve enerji sektörlerinde, günlük operasyonları için eski sistemlere bağımlıdır. Ancak, bu eski sistemleri sürdürmek genellikle yüksek maliyetler ve teknik zorluklarla birlikte gelir. Buna rağmen, şirketlerin eski sistemleri kullanmaya devam etmesinin temel nedeni, bu sistemlerin iş akışlarına derinlemesine entegre olmuş olmalarıdır. 

İşletmelerin neredeyse üçte ikisi, eski sistemleri sürdürmek ve yükseltmek için 2 milyon dolardan fazla harcama yapmaktadır. Bu eski sistemler, otomasyon ve gerçek zamanlı analizlerin öncelikli olmadığı farklı bir zaman için inşa edildi. İşletmeler, verimsizliklere ve daha yüksek operasyonel risklere yol açan manuel süreçlere veya güncel olmayan izleme araçlarına güveniyordu. Sonuç olarak, birçok işletme, önemli aksamalar olmadan daha modern çözümlere kolayca geçiş yapamadan bu güncel olmayan sistemlere saplanmış durumda buluyor.

Bilgisayarların görsel verileri anlamasını ve analiz etmesini sağlayan yapay zeka ve bilgisayarlı görü burada devreye girip yardımcı olabilir. Özellikle, Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, sayaçlar ve göstergeler gibi eski sistemleri tespit etmek ve izlemek için kullanılabilir.

Bu makalede, YOLO11'in eski sistem izlemede nasıl kullanılabileceğini, faydalarını ve işletmelerin bunu mevcut iş akışlarına nasıl kolayca entegre edebileceğini inceleyeceğiz.

‍

Eski sistem modernizasyonu ile ilgili zorluklar

Eski sistemler birçok endüstri için hayati öneme sahiptir, ancak bunları dijital sistemlere dönüştürmek her zaman basit değildir. Bu sistemleri modernize etmek, verimliliği artırmak ve riskleri azaltmak için önemlidir. İşte işletmelerin eski sistemleri güncellerken karşılaştığı bazı teknik ve çevresel zorluklar:

• Dijital arayüzlerin eksikliği: Birçok eski sistem, dijital dönüşüm yaygınlaşmadan önce tasarlanmıştır. Analog kontroller, göstergeler ve mekanik göstergeler kullanarak çalışırlar, bu da modern izleme çözümleriyle doğrudan entegrasyonu zorlaştırır.
  ‍
• Yüksek yükseltme maliyetleri: Eski altyapıyı değiştirmek veya yükseltmek pahalı ve aksatıcı olabilir. Birçok işletme, yüksek başlangıç maliyetleri ve duruş süresi endişeleri nedeniyle tam ölçekli değiştirmelere yatırım yapmaktan çekiniyor.

• Tutarsız sistem tasarımları: Eski makineler yapı, malzeme ve işlevsellik açısından önemli ölçüde farklılık gösterir. Bu standardizasyon eksikliği, farklı sistemlere tek tip bir dijital çözüm uygulamayı zorlaştırır.
  ‍
• Gerçek zamanlı veri yakalamada zorluklar: Analog ekranlar otomatik veri toplama için tasarlanmamıştır, bu da kadranlardan, sayaçlardan veya mekanik sayaçlardan doğru, gerçek zamanlı okumalar almayı zorlaştırır.

‍

Görüntü AI, eski sistemlerin izlenmesine nasıl yardımcı olabilir?

Birçok eski makine, dijital sistemlere bağlanamayan analog kadranlar, sayaçlar ve göstergeler kullanır. Görüntü AI çözümleri, bu cihazları izlemek için kameralar kullanabilir ve görüntüler, kolay izleme ve raporlama için okumalarını dijital kayıtlara dönüştürmek üzere gerçek zamanlı olarak işlenebilir.

Bunun için bilgisayarlı görü kullanmanın faydalarından biri, operasyonel sorunların neredeyse anında tespit edilebilmesidir. Acil durumlarda, değerler güvenli sınırları aştığında otomatik uyarılar operatörleri bilgilendirebilir.

Bunun yanı sıra, bilgisayarlı görü daha ekonomik bir seçenektir. Kameralar kurmak ve bu görüntüleri analiz etmek için bir AI sistemi uygulamak, geleneksel yükseltmelere veya manuel izleme yöntemlerine kıyasla uygun maliyetlidir. Maliyetli altyapı yükseltmeleri yerine, YOLO11 gibi Görüntü AI modelleri mevcut ekipmanlarla çalışarak modernizasyonu daha uygun hale getirebilir.

YOLO11 ile etkinleştirilen eski izleme sistemleri

Günümüzde yapay zeka patlama yaşıyor ve bir yapay zeka çözümü uygularken dikkate alınması gereken çeşitli modeller ve teknikler var. Bu nedenle, YOLO11 gibi bir modeli bu kadar özel yapan şeyin ne olduğunu merak ediyor olabilirsiniz.

YOLO11, nesne tespiti, örnek segmentasyonu ve nesne takibi gibi çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekler ve gerçek zamanlı izleme için idealdir. Temel avantajlarından biri, uç cihazlarda verimli bir şekilde çalışabilmesidir. Bu, güçlü bir ağ bağlantısına veya bulut altyapısına ihtiyaç duymadan verileri yerel olarak işleyebileceği anlamına gelir. 

‍

Zayıf veya güvenilir olmayan ağlara sahip fabrika zeminlerinde veya endüstriyel ortamlarda, YOLO11'i uç cihazlarda kullanmak, kesintisiz, gerçek zamanlı izleme sağlayarak maliyetli bulut tabanlı çözümlere olan ihtiyacı azaltır ve işletmeler için daha uygun fiyatlı ve pratik bir seçenek haline getirir.

Bunun da ötesinde, YOLO11, hem doğruluk hem de hız açısından önceki versiyonlarına göre üstün performansıyla bilinir. YOLO11m, YOLOv8m'den %22 daha az parametreye sahip olmasına rağmen, COCO veri kümesinde daha yüksek bir ortalama hassasiyet (mAP) elde eder. 

Basitçe söylemek gerekirse, YOLO11, daha az işlem gücüyle bile nesneleri daha doğru ve hızlı bir şekilde tespit edebilir. Bu, özellikle eski sistemler için kullanışlı olan daha az kaynak kullanırken, sorunları tespit etme ve sistemleri gerçek zamanlı olarak izleme konusunda daha verimli olmasını sağlar.

YOLO11'in eski izleme sistemlerindeki uygulamaları

Şimdi de YOLO11'in, mevcut ekipmanı değiştirmeye gerek kalmadan, okumaları izlemek ve analiz etmek için bilgisayar görüşünü kullanarak süreçleri otomatikleştirdiği bazı gerçek dünya kullanım örneklerini inceleyelim.

YOLO11 kullanılarak analog gösterge izleme

Çeşitli endüstriyel makineler, basıncı, sıcaklığı ve sıvı seviyelerini ölçmek için analog göstergelerden yararlanır. Manuel okumalar zaman alır ve özellikle büyük ölçekli operasyonlarda genellikle tutarsızlıklara yol açar. YOLO11 bu süreçleri iyileştirebilir. 

YOLO11 kullanılarak analog gösterge izlemenin nasıl çalıştığına daha yakından bakalım:

• Nesne tespiti: YOLO11 öncelikle bir görüntüdeki göstergeyi algılar ve konumunu belirler, böylece karmaşık ortamlarda bile doğru bir şekilde tanımlanmasını sağlar.
  
  
• Örnek segmentasyonu: Gösterge tanımlandıktan sonra, YOLO11, ibre, ölçek ve sayısal işaretler gibi temel öğeleri ayırmak için örnek segmentasyonunu kullanır. Bu önemlidir çünkü sistemin yalnızca göstergenin ilgili kısımlarına odaklanmasını sağlayarak herhangi bir arka plan gürültüsünü veya dikkat dağıtıcı unsuru ortadan kaldırır. Bu temel alanları izole ederek, bir sonraki adım daha doğru ve verimli hale gelir.
  
  
• Optik Karakter Tanıma (OCR): Son olarak, işletmelerin manuel okumalara ihtiyaç duymadan ölçümleri izlemesini sağlamak için OCR teknolojisi, göstergedeki sayıları dijital verilere dönüştürmek için kullanılabilir.

Bu genel yöntem olmakla birlikte, kesin adımlar göstergenin türü, çevresel koşullar ve yakalanan görüntülerin açısı veya kalitesi gibi faktörlere bağlı olarak değişebilir. Bu değişkenlere bağlı olarak doğru okumalar sağlamak için ayarlamalar yapılabilir.

‍

YOLO11, sayaç izlemeyi basitleştirebilir

Birçok enerji şirketi hala su, gaz ve elektrik tüketimini izlemek için mekanik sayaçlara bağımlıdır. Bazı durumlarda, okumaları toplamak için manuel saha ziyaretleri gerekir, bu da zaman alır ve maliyetleri artırır. 

YOLO11, sayaç kadranlarının ilgili kısımlarını tespit etmek ve kırpmak için bilgisayar görüşünü kullanarak izleme sürecini otomatikleştirir. Bunu yaparak, kadran üzerindeki sayısal değerler izole edilebilir ve bunları okumak için OCR kullanılabilir.

Enerji şirketleri, bilgisayar görüşü kullanılarak toplanan verilerle tüketim modellerini daha etkili bir şekilde analiz edebilir. Veri analizini izleme sürecine entegre etmek, geçmiş kullanım eğilimlerini izlemeye, anormallikleri belirlemeye ve tüketimde ani yükselişler veya düşüşler gibi sızıntı veya hatalı sayaçlar gibi sorunlara işaret edebilecek düzensizlikleri tespit etmeye yardımcı olur.

YOLO11 ile kontrol panellerini analiz etme

Endüstriyel kontrol üniteleri, güç şebekesi monitörleri ve fabrika otomasyon panelleri gibi eski sistemler, makine durumunu ve hata kodlarını görüntülemek için anahtarlar, düğmeler ve gösterge ışıkları içeren analog kontrol panellerine güvenir. Genellikle operatörler bu panelleri manuel olarak inceler, bu da zaman alır ve gecikmiş yanıt riskini artırır.

YOLO11, kontrol paneli bileşenlerini doğru bir şekilde tanımlayarak ve izleyerek bu süreci optimize edebilir. Anahtarları, etiketleri ve gösterge ışıklarını algılayabilir ve konumlarını ve durumlarını belirleyebilir. Gösterge ışıklarının uyarı mı yoksa normal çalışma mı gösterdiğini belirleyebilir. 

Örneğin, bir uyarı ışığı etkinleştirilirse, YOLO11 değişikliği anında algılayabilir ve operatörler uyarılabilir, bu da daha hızlı yanıt süreleri sağlayarak kritik sorunların kaçırılma riskini azaltır.

‍

Eski sistem modernizasyonunun artıları ve eksileri

Bilgisayar görüşü, mevcut donanımı değiştirmeden eski sistemleri izlemenin pratik bir yoludur. Ancak, diğer tüm teknolojiler gibi, avantajları ve sınırlamaları vardır. Nasıl etkili bir şekilde uygulanabileceği hakkında daha iyi bir fikir edinmek için her ikisini de inceleyelim.

İşte Görsel Yapay Zekanın eski sistemlerin izlenmesini olumlu yönde etkilediği bazı yollar:

• Daha düşük uzun vadeli maliyetler: İlk kurulum yatırım gerektirebilirken, izleme görevlerinin otomasyonu ve insan hatasındaki azalma zamanla önemli tasarruflar sağlayabilir.
  ‍
• Tutarlılık ve güvenilirlik: Kalite ve tutarlılık açısından farklılık gösterebilen insan denetimlerinin aksine, YOLO11 zaman içinde tutarlı ve güvenilir performans sunar.
  ‍
• Gelişmiş karar alma: Gerçek zamanlı veri ve analizler karar almayı iyileştirerek, operatörlerin güncel bilgilere dayanarak bilinçli seçimler yapmasına olanak tanır.

Bu arada, akılda tutulması gereken bazı hususlar şunlardır:

• Bağımlılıkgörüntü kalitesi: Bilgisayarlı görü, yüksek kaliteli görüntülere veya video akışlarına büyük ölçüde güvenir. Düşük görüntü kalitesi, düşük çözünürlük veya kötü aydınlatma, hatalı veya kaçırılan tespitlere yol açabilir.
  
  
• Çevresel faktörlere karşı savunmasızlık: Aşırı sıcaklıklar, toz, titreşimler veya parazit gibi zorlu ortamlar, bilgisayarlı görü sistemlerinin performansını düşürebilir.
  ‍
• Büyük veri hacimlerini işlemede karmaşıklık: Sistem büyük miktarda görsel veri topladıkça, bu verileri yönetmek, depolamak ve analiz etmek uygun altyapı olmadan zorlaşabilir.

Önemli çıkarımlar

Eski sistemleri verimli bir şekilde izlemek her zaman mevcut donanımı değiştirmeyi gerektirmez. Birçok işletme eski ekipmanlarla uğraşır, ancak Vision AI büyük değişiklikler yapmadan performansı izlemenin bir yolunu sunar.

YOLO11, nesne tespiti ve diğer bilgisayarlı görü görevlerini kullanarak bunu mümkün kılar. Sistemi değiştirmeye gerek kalmadan, gerçek zamanlı izleme için kameralarla göstergeleri, sayaçları ve kontrol panellerini okuyabilir. Model, uç cihazlarda sorunsuz çalışır ve sınırlı bulut bağlantısına sahip endüstriler için harika bir uyum sağlar. Bu, işletmelerin verileri yerinde işlemesine ve operasyonel sorunları hızla çözmesine olanak tanır.

Büyüyen topluluğumuza katılın! Yapay zeka hakkında bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin ve Vision AI projelerinize başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve tarımda bilgisayarlı görü gibi yeniliklerle mi ilgileniyorsunuz? Daha fazlasını keşfetmek için çözüm sayfalarımızı ziyaret edin!