Ultralytics YOLO11 'in perakende, trafik ve güvenlik gibi sektörler için bölge tabanlı nesne sayımını nasıl basitleştirdiğini ve gerçek zamanlı Vision AI içgörüleri sağladığını öğrenin.
Nesne sayımı kulağa basit gelebilir, ancak yollar, mağazalar veya depolar gibi yoğun yerlerde, hızlı bir şekilde çok gerçek bir zorluk haline gelebilir. Yıllardır nesne sayımı öncelikle elle yapılmıştır. Araçları saymak, mağazalara giriş ve çıkışları takip etmek veya güvenlik amacıyla hareketleri izlemek için saatler harcanmıştır. Ancak bu yaklaşım zaman alıcıdır, hatalara açıktır ve iyi ölçeklenemez.
İşte bu noktada yapay zeka (AI), özellikle de bilgisayarla görme devreye giriyor. Bilgisayarla görme, insanlara benzer şekilde görsel verilerin işlenmesiyle ilgilenen bir yapay zeka alt alanıdır. Temel uygulamalarından biri, belirli bir alandaki nesnelerin otomatik olarak algılanmasına ve izlenmesine yardımcı olan nesne saymadır.
Genellikle, nesne sayımı sadece bir dizi öğeyi toplamakla sınırlıdır; bu nesnelerin nerede olduğunu göstermez. Bölge tabanlı sayma veya sayma bölgelerini kullanma, bir görüntüdeki belirli alanlara odaklanarak bunu çözer. Daha ayrıntılı bilgiler sağlar ve hareketin daha anlamlı bir şekilde izlenmesine yardımcı olur.
Ultralytics YOLO11 nesne algılama ve izleme gibi çeşitli bilgisayarla görme görevlerini destekleyen ve bölge tabanlı nesne sayımı için kullanılabilen bir bilgisayarla görme modelidir. Bu makalede, Ultralytics YOLO11 'in bir bölgedeki nesneleri saymak için nasıl kullanılabileceğini, gerçek dünyadaki uygulamalarını ve temel faydalarını keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Bir görüntüdeki nesneleri tespit etmek ve saymak, özellikle de insanların tek bir karede birden fazla bölgede toplanabildiği havaalanları veya alışveriş merkezleri gibi yerlerde bize yalnızca çok şey söyleyebilir. Bu nesnelerin tam olarak nerede olduğu ve kaç tanesinin belirli bölgelerden geçtiği gibi bilgiler daha önemlidir.
YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri bu tür bilgisayarla görme uygulamaları için kolaylıkla kullanılabilir. Biniş kapıları veya bekleme salonları gibi kilit konumlara bölgeler atayarak, YOLO11 yalnızca o alandaki nesneleri saymak için kullanılabilir. Hareketli bölgeler, farklı bölgelerdeki nesnelerin sayısını gerçek zamanlı olarak bulmak için de kullanılabilir.
Ultralytics YOLO11 bu süreci basit ve verimli hale getirebilir. Nesnelerin algılanmasına, hareketlerinin izlenmesine ve girdikleri veya çıktıkları bölgelere göre sayılmasına yardımcı olabilir. YOLO11 'i özellikle etkili kılan şey, doğruluktan ödün vermeden gerçek zamanlı sonuçlar sunma yeteneğidir. Ayrıca, tanımlanan her bölge içinde çoklu nesne izlemeyi destekleyerek sistemlerin çeşitli nesneleri aynı anda saymasına ve kategorize etmesine yardımcı olur.
Ultralytics , YOLO modellerinin en son kullanım durumlarını sergileyen kullanımı kolay çözümler sunar. Bunlar arasında nesne sayma, hareketli bölgelerde nesne sayma, bulanıklaştırma ve hız tahmini gibi gerçek dünya çözümleri yer almaktadır.
Bölge tabanlı nesne sayımı için Ultralytics çözümünü kurmak ve çalıştırmak basit ve kolaydır. Bu, kullanıcıların karmaşık yapılandırmalar yerine içgörülere odaklanmasını sağlar.
Perde arkasında, bölge tabanlı nesne sayma çözümü, videonun her karesindeki nesneleri tespit etmek için YOLO11 kullanır. Bu tespitler daha sonra bir izleme algoritmasından (BoT-SORT veya ByteTrack gibi) geçirilerek kareler arasında her nesneye tutarlı kimlikler atanır.
Nesneler tespit edilip izlendikten sonra, sistem önceden tanımlanmış bölgelerden (çokgenler, dikdörtgenler veya çizgiler) herhangi biriyle kesişip kesişmediklerini kontrol eder. Eğer kesişiyorlarsa, bu bölgelere girişlerine veya bu bölgeler boyunca hareketlerine göre sayılırlar.
Bölge tabanlı nesne sayımı için Ultralytics çözümünün diğer bazı temel özellikleri şunlardır:
Bölge tabanlı sayım için Ultralytics çözümüne başlamak için, bölgelerdeki nesneleri saymak için YOLO11 ' in nasıl kullanılacağını adım adım anlatan resmi Ultralytics belgelerine göz atabilirsiniz.
Çözümü kurarken herhangi bir sorun yaşarsanız, aklınızda bulundurmanız gereken bazı ipuçlarını burada bulabilirsiniz:
Artık Ultralytics YOLO11 'i bölge tabanlı nesne sayımı için nasıl kullanacağımızı daha iyi anladığımıza göre, kullanılabileceği bazı gerçek dünya uygulamalarını inceleyelim.
Bölge bazlı nesne sayımı, müşterilerin bir mağazada zamanlarının çoğunu nerede geçirdiklerine ilişkin soruları kolayca yanıtlayabilir. YOLO11 , perakendecilerin çıkış noktaları, kasa bankoları ve yüksek ilgi gören ürün bölümleri gibi kilit konumlardaki hareket modellerini izlemelerine yardımcı olabilir. Sadece genel yaya trafiğini ölçmek yerine, bu bölge tabanlı yaklaşım, kaç müşterinin belirli alanları ziyaret ettiğine dair içgörü sağlar.
Ultralytics çözümünü kullanmak, manuel kodlama veya karmaşık kurulum süreçlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak perakendecilere yardımcı olur. Perakendeciler, çokgenler veya dikdörtgen çizgiler kullanarak müşteri hareketini ve yaya trafiğini izlemek için mağazanın farklı bölümlerini kolayca işaretleyebilir.
YOLO11 daha sonra nesneleri algılayabilir, hareketlerini izleyebilir ve insanlar o bölgeye girip çıktıkça sayıları gerçek zamanlı olarak güncelleyebilir. Bu da perakendecilerin müşteri akışını anlamasına, etkileşimi ölçmesine ve veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olur.
Şehirler, otoyollarda birleşen, trafik ışıklarında duran ve yoğun kavşaklarda sıraya giren araçlarla her zaman trafikle doludur. Trafiği yönetmek, yolların güvenli ve işlerin sorunsuz ilerlemesini sağlamanın kritik bir parçasıdır. R
YOLO11 ile bölge tabanlı nesne sayımı, karayollarını kavşaklar veya ücretli şeritler gibi bölümlere ayırarak bunu destekleyebilir. Trafik yönetim ekipleri her bir bölgedeki araç sayımlarını gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Bu canlı veriler daha hızlı müdahale, daha iyi trafik planlaması ve daha sorunsuz genel akış sağlar.
Bunun ilginç bir kullanım örneği, düzgün bir şekilde izlenmezlerse hızla kalabalıklaşabilen ücretli geçiş plazalarıdır. Bölge bazlı sayım için Ultralytics çözümü ile her bir ücretli geçiş şeridi ayrı ayrı takip edilebilir. I
üm trafiği aynı anda izlemek yerine, sistem yalnızca belirli şeritlerden geçen araçlara odaklanır. Arabalar girerken veya çıkarken, YOLO11 onları anında sayabilir ve operatörlerin hangi şeritlerin meşgul olduğunu takip etmelerine yardımcı olur.
Hayvanları saymak zor olabilir, özellikle de sürüler halinde dar alanlarda hareket ettiklerinde. Arada bir gözden kaçan birkaç sayım, besleme, sağlık kontrolleri veya çiftlik kayıtlarıyla ilgili sorunlara yol açabilir. Çiftçiler için, işleri yavaşlatmadan doğru sayıları korumak çok önemlidir.
Ultralytics YOLO11 bu süreci çok daha sorunsuz hale getirir. Çiftçiler, ister geniş bir kapı, ister dar bir yol veya kavisli bir muhafaza olsun, özel izleme bölgeleri oluşturmak için kullanabilirler. Bu bölgeler içinde, model hayvanları gerçek zamanlı olarak algılar, onları sınırlayıcı kutularla işaretler ve hareketlerini izler. Örneğin, çitle çevrili bir koridorda hareket eden büyük koyun veya keçi sürülerini herhangi bir manuel çaba harcamadan hızlı ve doğru bir şekilde sayabilir.
Kalabalık kamusal alanlar birkaç dakika içinde boş halden tıklım tıklım hale gelebilir. Metrolarda, havaalanlarında veya konserlerde, bir yerde çok fazla insan olması hareketi yavaşlatabilir ve güvenlik endişeleri yaratabilir. Yaya trafiğini gerçek zamanlı olarak izlemek, yetkililere kalabalık oluşumlarını erkenden tespit etme ve işler kontrolden çıkmadan önce harekete geçme imkanı verir.
Özellikle, YOLO11 kullanan bölge tabanlı sayım, görüş alanındaki herkesi izlemek yerine giriş kapıları, platformlar veya bekleme alanları gibi belirli bölgelerdeki hareketi izlemeyi mümkün kılar. Bu, güvenlik ekiplerinin hareket modellerine odaklanmasına, tıkanıklık noktalarını hızlı bir şekilde belirlemesine ve program değişikliklerinden personel dağıtımına kadar daha iyi operasyonel kararlar almasına olanak tanır.
Ultralytics YOLO11 ile bölge tabanlı nesne sayımı, belirli alanlardaki nesnelerin izlenmesini daha verimli ve doğru hale getirir. İster perakende, ister trafik yönetimi veya kamu güvenliği olsun, bu Vision AI odaklı yaklaşım, işletmelerin ve şehir planlamacılarının daha iyi, veri destekli kararlar almasına yardımcı olur. Sayımı otomatikleştirmek manuel çabayı azaltır ve genel verimliliği artırır.
Gelecekte, yapay zeka ve bilgisayar görüşü nesne saymayı muhtemelen daha da akıllı hale getirecek. Daha iyi doğruluk, farklı ortamlarla başa çıkmak için uyarlanabilir öğrenme ve otomasyon ve IoT (Nesnelerin İnterneti) sistemleriyle entegrasyonlar bekleyebiliriz. Bu tür bir akıllı otomasyon, alanları, insanları ve hareketi yönetme şeklimizin geleceğini şekillendiriyor.
GitHub depomuzda yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin ve büyüyen topluluğumuzun bir parçası olun. Otomotiv araçlarında yapay zeka ve tarımda bilgisayarla görme alanındaki gelişmeleri keşfedin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve Vision AI projelerinizi hayata geçirin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI