Ultralytics YOLO11 ile akıllı gözetimi geliştirin

Evinizden ayrılırken, kilitleri iki kez kontrol edip her şeyin güvenli olduğundan emin olmanıza rağmen, yine de "Her şey güvende mi? Bir veya iki pencereyi kapatmayı unuttum mu?" diye merak edebileceğiniz anlar vardır. Bunun nedeni, özellikle işleri kendimiz izleyemediğimiz zamanlarda, güvenliğin günlük yaşamın önemli bir parçası olmasıdır. 

Aslında, güvenlik sistemleri olmayan evlere girilme olasılığı, görünür bir güvenlik sistemi olan evlere göre %300 daha fazladır ve bu da güvenilir güvenlik önlemlerine sahip olmanın önemini vurgulamaktadır. Bununla birlikte, geleneksel güvenlik sistemleri genellikle gerçek zamanlı izlemeden yoksundur ve potansiyel tehditler sırasında net güncellemeler sağlayamaz. 

Neyse ki, güvenlik çözümleri zaman içinde bu tür sorunları ele almak için gelişti. Günümüzde güvenlik sistemleri, mülkün çevresinde tam olarak ne olduğunu gösteren görüntülerle birlikte akıllı telefonlarımıza anında uyarılar gönderebilir.

Akıllı kameralar yalnızca hareket sensörlerine güvenmek yerine, görsel verileri analiz eden bir yapay zeka (AI) dalı olan bilgisayar görüşünü kullanır. Görsel yapay zeka sistemleri kameraların hareketi detect , hareketin türünü belirlemesini ve alarmı neyin tetiklediğini tespit etmesini sağlar.

Bilgisayarla görme modelleri, örneğin Ultralytics YOLO11video karelerindeki nesneleri detect, track ve classify . Örneğin, YOLO11'in yardımıyla güvenlik sistemleri otomatik olarak görsel uyarılar gönderebilir ve gerçek tehditler ile yanlış alarmlar arasında ayrım yapabilir. Bu makalede, YOLO11 'in daha akıllı, daha hızlı ve daha güvenilir güvenlik sistemleri oluşturmaya nasıl yardımcı olduğunu keşfedeceğiz. Haydi başlayalım!

‍

Yapay zeka destekli güvenlik izlemesine genel bir bakış

Hareket sensörleri gibi geleneksel güvenlik sistemleri, kapı açılması veya ani hareket gibi şeyleri detect uyarı gönderir. Bu bir dereceye kadar işe yarasa da, bu sistemler gerçek bir tehdit ile etrafta koşuşturan bir evcil hayvan gibi zararsız bir aktivite arasındaki farkı anlayamaz. Bu durum genellikle evcil hayvan veya rüzgarın perdeleri uçurması gibi şeylerin tetiklediği yanlış alarmlara yol açar.

Yapay zeka destekli güvenlik sistemleri, kameraları daha akıllı hale getirerek bu sorunu çözer. Bilgisayarlı görü sayesinde, bu sistemler gerçek zamanlı olarak neler olduğunu anlayabilir ve analiz edebilir. Her video karesindeki insanlar, arabalar veya hayvanlar gibi nesneleri tanımak için eğitilmiş Görüntü İşleme Yapay Zeka modellerini kullanırlar.

Özellikle, YOLO11 gibi modeller örnek segmentasyonu (bir görüntü içindeki tek tek nesneleri tanımlama ve ayırma), nesne algılama (bir kare içindeki nesneleri bulma ve sınıflandırma) ve nesne izleme (video kareleri boyunca nesnelerin hareketini takip etme) gibi bilgisayarla görme görevlerini destekler. Bu görevler sistemin gerçek tehditlere odaklanmasını sağlarken zararsız faaliyetleri filtreleyerek yanlış alarmları azaltır. 

‍

YOLO11 ile gerçek zamanlı tehdit algılama nasıl çalışır?

Şimdi, Ultralytics YOLO11 tarafından desteklenen güvenlik alarm sistemlerinin nasıl çalıştığına daha yakından bakalım. 

Ortamı ayarlamak için, arka kapınıza doğrultulmuş bir kameranız olduğunu ve köpeğinizin arka bahçede oynadığını hayal edin. Köpeğiniz değil, yalnızca arka kapınızın yakınında bir insan tespit edilirse uyarı almak istiyorsunuz. 

Bunu akılda tutarak, YOLO11 ile entegre bir güvenlik alarm sisteminin nasıl çalıştığını inceleyelim:

• Video akışının yakalanması: Süreç, YOLO11 tarafından bölgedeki herhangi bir hareketi detect etmek ve track için kullanılan arka kapınıza yönelik kameradan canlı görüntü yakalayarak başlar.

• Nesneleri algılama: YOLO11 , insanlar, evcil hayvanlar veya araçlar gibi nesneleri tanımlamak için her video karesini analiz eder. Bu durumda, arka bahçedeki köpeğinizi tanıyabilir, ancak asıl odak noktası arka kapının yakınındaki herhangi bir insan aktivitesini tespit etmektir.
  ‍
• Nesneleri izleme: YOLO11 nesneleri tespit ettiğinde, onları kareler boyunca hareket ederken izler. Algılanan her nesneye, örneğin bir kişiye, benzersiz bir kimlik atanır ve sistemin hareketini izlemesine ve arka kapının yakınında dolaşan bir kişi gibi olağandışı davranışları işaretlemesine olanak tanır.
  ‍
• Uyarı koşullarını ayarlama: Sistem, yalnızca arka kapının yakınında bir kişi algılandığında uyarı gönderecek şekilde ayarlanmıştır, köpeğiniz için değil. Bu, sistemin belirli, alakalı etkinliklere göre uyarıları tetiklemesini sağlar.
  ‍
• Sending instant alerts (Anında uyarılar gönderme): Tanımlanan alan içinde bir insan algılandığında, sistem cihazınıza görsel bir uyarı gönderir, böylece durumu hızlıca kontrol edebilir ve gerekirse harekete geçebilirsiniz.

‍

YOLO11: Bilgisayarla görme güvenlik çözümlerini basitleştirme

YOLO11 'in en önemli avantajlarından biri, bilgisayarla görme konusunda uzman olmayanlar için bile ne kadar erişilebilir olduğudur. Örneğin Ultralytics , kuyruk yönetimi, mesafe hesaplama, egzersiz izleme ve güvenlik alarm sistemleri gibi yaygın bilgisayarla görme uygulamalarına başlamayı kolaylaştıran kullanıma hazır Vision AI çözümleri sunmaktadır. 

Güvenlik uygulamaları ile ilgili olarak, güvenlik alarm sistemleri için Ultralytics çözümü, geleneksel gözetim sistemlerini iyileştirmek için YOLO11'in gerçek zamanlı nesne izleme yeteneklerini kullanır. Sistem, video akışlarını sürekli olarak izler, insanlar, araçlar ve hayvanlar gibi nesneleri tespit eder ve izler. 

Belirli bir zaman dilimi içinde belirli sayıda tespit yapıldıktan sonra uyarılar tetiklenir ve bildirimlerin yalnızca net bir etkinlik modeli olduğunda gönderilmesi sağlanır. Bu, evcil hayvanlar veya çevresel değişiklikler gibi zararsız hareketlerin neden olduğu yanlış alarmları azaltmaya yardımcı olur.

Ayrıca, sistemin kurulumu ve özelleştirilmesi kolaydır. Bir uyarıyı tetiklemek için gereken algılama sayısı ve izlemek istediğiniz alanlar gibi şeyleri ayarlayabilirsiniz. Ayrıca, durum kontrolü yapabilmeniz ve gerekirse harekete geçebilmeniz için görüntülerle birlikte gerçek zamanlı e-posta bildirimleri alırsınız.

Bu çözümün nasıl kurulacağı hakkında daha fazla ayrıntı için resmi Ultralytics belgelerine bakın.

Güvenlik uygulamaları için YOLO11 kullanımı

Artık Vision AI destekli güvenlik sistemlerini ve YOLO11 'in bunları nasıl geliştirdiğini daha iyi anladığımıza göre, sadece ev güvenliğinin ötesinde, bilgisayarla görme özellikli güvenlik çözümlerinin bazı gerçek dünya uygulamalarını inceleyelim.

Bilgisayar görüşü ve YOLO11 kullanarak depo koruması

Depolar genellikle değerli eşyaları ve hassas malzemeleri saklar, bu da güvenliği en önemli endişe haline getirir. İnsanlar, araçlar ve mallar sürekli hareket halindeyken, her şeyin güvende kalmasını sağlamak zor olabilir. Bilgisayarlı görü, mevcut güvenlik önlemlerine akıllı bir gözetim katmanı ekleyebilir. 

Örneğin, yüksek değerli malların depolandığı bir alan gibi, deponun bir bölümünün gün içinde genellikle çok az hareket gördüğü bir senaryoyu düşünün. YOLO11 ile sistem bu alanı izleyebilir ve izinsiz erişim veya öğelerin hareketi gibi olağandışı etkinlikleri detect ederek anında uyarıları tetikleyebilir. 

Benzer şekilde, YOLO11 tüm erişim noktalarından depoya giren ve çıkan kişi ve araç sayısını track yardımcı olabilir. Bu hareketin izlenmesi, yetkisiz erişim girişimleri hakkında bilgi sağlayabilir, yalnızca onaylı personel ve araçların tesise girip çıktığını doğrulayabilir ve genel güvenliği güçlendirebilir.

‍

Görüş tabanlı kameralar ve YOLO11 ile akıllı şehir gözetimi

Şehir nüfusları arttıkça, yeni güvenlik zorluklarıyla karşılaşıyorlar. Beklenmedik kalabalık toplanmaları, olağandışı sokak hareketleri ve trafik kesintileri gibi sorunlarla karşılaşıldığında, birden fazla ekibin kamera yayınlarını izlediği geleneksel izleme yöntemleri olayların gözden kaçmasına neden olabilir. Güvenlik ekipleri, bilgisayarla görmeyi mevcut sistemlere entegre ederek insanları ve nesneleri gerçek zamanlı olarak otomatik olarak detect, track ve analiz edebilir, böylece müdahale süresini ve farkındalığı artırabilir.

YOLO11 modelleri, aynı anda birden fazla kamerada birden fazla nesneyi track için bu görev için idealdir. YOLO11 , kısıtlı alanlarda toplanan kalabalıklar, park yasağı olan bölgelere park eden araçlar ve hatta trafik akışını aksatabilecek barikatlar gibi olayları kolayca tespit etmek üzere eğitilebilir.

Bilgisayarlı görme güvenlik çözümlerinin artıları ve eksileri

İşte bilgisayar görüşünü güvenlik sistemlerine getirmenin bazı temel faydaları:

• Ölçeklenebilirlik: YOLO11 gibi Vision AI modelleri son derece ölçeklenebilir olduğundan, konutlardan büyük endüstriyel tesislere ve kamusal alanlara kadar çeşitli ortamlar için uygundur. Bu sistemler, artan güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak için kolayca genişletilebilir ve özelleştirilebilir, çeşitli düzeylerde ve boyutlarda dağıtıma izin verir.
  ‍
• Uzun vadede maliyet etkinliği: İlk kurulum maliyetleri daha yüksek olsa da, bilgisayarlı görü sistemleri, izlemeyi otomatikleştirerek ve 7/24 güvenlik personeline olan ihtiyacı azaltarak sonuçta işçilik maliyetlerini düşürebilir. 
  ‍
• Mevcut sistemlerle entegrasyon: Görüntü işleme yapay zeka çözümleri, CCTV kameraları veya alarm sistemleri gibi mevcut güvenlik sistemleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olabilir, böylece kuruluşlar her şeyi değiştirmeye gerek kalmadan güvenlik yeteneklerini geliştirebilir.

Bu avantajlara rağmen, güvenlik sistemlerinde bilgisayarla görmeyi benimsemek de bazı sınırlamalarla birlikte gelir. İşte dikkate alınması gereken bazı faktörler:

• Çevresel hassasiyet: Zayıf aydınlatma veya hava koşulları gibi çevresel faktörler, bilgisayarlı görü modellerinin doğruluğunu etkileyebilir.
  ‍
• Gizlilik endişeleri: Sürekli gözetim, verilerin nasıl depolandığı, kimin erişimi olduğu ve gizlilik yasalarına nasıl uyulduğu konusunda endişeler yaratır.
  ‍
• Yanlış pozitifler: Bilgisayarlı görü yanlış pozitifleri azaltırken, algılama hataları hala meydana gelebilir ve gereksiz uyarılara yol açabilir.

Önemli çıkarımlar

Güvenlik alarm sistemleri bilgisayar görüşü yardımıyla daha akıllı hale geliyor. Ultralytics YOLO11 sistemler, gerçek zamanlı tehdit algılama yolunda büyük bir adım atıyor. Harekete tepki veren geleneksel güvenlik sistemlerinin aksine, YOLO11 kameraların hareketi anlamasına, doğru bir şekilde track ve güvenlik ekiplerini hızlı bir şekilde uyarmasına yardımcı olur. Bu modeller gelişmeye devam ettikçe, daha da doğru algılama, daha az yanlış alarm ve akıllı şehirler ve uç cihazlarla gelişmiş entegrasyon bekleyebiliriz.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza ve GitHub depomuza katılın. Tarımda yapay zeka ve lojistikte bilgisayarlı görü uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinmek için çözüm sayfalarımızı inceleyin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve bilgisayarlı görü ile geliştirmeye bugün başlayın!