Ultralytics YOLO27: Bekleme listesine katıl.
YOLO'yu lisansla
13 Ağustos 2026

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 azaltıyor

OnsiteIQ'nun inşaat sahalarını izlemek, proje gecikmelerini %20 azaltmak ve anlaşmazlıkları 3 kat daha hızlı çözmek için Ultralytics YOLO11'i nasıl kullandığını keşfet.

OnsiteIQ'nun inşaat sahalarını izlemek, proje gecikmelerini %20 azaltmak ve anlaşmazlıkları 3 kat daha hızlı çözmek için Ultralytics YOLO11'i nasıl kullandığını keşfet.
Sektör
İş ve profesyonel hizmetler
%20
Devam eden şantiyelerde daha az proje gecikmesi
3 kat daha hızlı
Konum etiketli görsel kanıtlarla desteklenen anlaşmazlık çözümü

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile güçlendirilmiş bir inşaat zekâsı platformu geliştirdi. Platformda, 360 derece iş sahalarında segmentasyon modelleri çalıştırılarak inşaat ilerlemesi, güvenlik riskleri ve operasyonel sorunlar gerçek zamanlı algılanıyor; böylece proje gecikmeleri %20 azaltılıyor.

İnşaatta bilgi eksiklikleri pahalıya mal olur. Bir proje takvimin gerisinde kaldığında, nedenini belirlemek, sorumluluğu atamak ve işverenler, geliştiriciler ile alt yükleniciler arasında çözüm üzerinde anlaşmak haftalar sürebilir. Bu sırada gecikmeler artar, bütçeler aşılır ve gelir kaybı yaşanır. İki ay geciken bir otel için bu fark, başlangıçta öngörülen yatırım getirisinin önemli bir bölümünü oluşturabilir.

Temel sorun görünürlüktür. İnşaat projelerinde büyük ve karmaşık sahalarda aynı anda çalışan onlarca farklı meslek grubu yer alır. Neyin, ne zaman ve kim tarafından tamamlandığına ilişkin güvenilir ve kesintisiz bir kayıt olmadan anlaşmazlıkları hızla çözmek ve ilerlemeyi doğru biçimde tahmin etmek zordur.

OnsiteIQ bu boşluğu kapatmak için kuruldu. Şirket, aktif inşaat sahalarına çekim uzmanlarından oluşan ekipler gönderiyor. Projeye bağlı olarak haftalık, iki haftada bir veya günlük düzenli aralıklarla 360 derece kameralar kullanarak her iş sahasının %100'ünü görüntülüyor.

Bu görüntüler daha sonra coğrafi konum bilgisi içeren görsellere dönüştürülüyor ve inşaat ilerlemesini algılayan, güvenlik risklerini işaretleyen ve operasyonel içgörüleri ortaya çıkaran özel bir yapay zekâ hattında işleniyor; tüm bunlar Ultralytics YOLO11 ile güçlendiriliyor.

İnşaat zekâsını her iş sahasına taşıma#

OnsiteIQ, gayrimenkul sektöründeki işverenlere ve geliştiricilere inşaat zekâsı sunuyor. Bugüne kadar OnsiteIQ, ABD ve Kanada'da 200'den fazla şehirde 3.000'den fazla projeyi izledi ve 34 milyar doların üzerinde yeni geliştirme projesini kapsadı. Platformu, proje ekiplerinin sahada fiziksel olarak bulunmalarına gerek kalmadan, orada neler olup bittiğini neredeyse gerçek zamanlı anlamalarını sağlıyor. Bir milyon fit karelik bir geliştirme projesini yöneten ekip, tüm sahayı tek bir iş günü içinde inceleyebiliyor ve kat, meslek grubu ve alan bazında ilerlemeye ilişkin yapay zekâ tarafından oluşturulan içgörülerden yararlanabiliyor.

Platform, basit bir değer önerisi etrafında tasarlandı: yatırılan sermayenin hedeflenen sonuca, zamanında ve bütçe dâhilinde ulaşmasını sağlamak. İnşaat gecikmelerinin doğrudan mali etkisi vardır. Bir otel iki ay geç teslim edilirse bu dönemde kaybedilen oda geliri, projenin yatırım getirisini doğrudan düşürür. OnsiteIQ, proje ekiplerine sıralama sorunlarını erkenden fark etmeleri için gereken görünürlüğü sunuyor. Örneğin alçıpan işlerinin takvimin önünde gittiğini belirleyip bu sorunlar daha geniş çaplı gecikmelere yol açmadan önce elektrik ve sıhhi tesisat ekiplerini tempoyu korumaları için uyarabiliyor.

Platform, ilerleme takibinin yanı sıra güvenlik ve risk izlemeyi de destekliyor. Yangın söndürücüleri, yangın alarmlarını, su sızıntılarını ve diğer saha koşullarını algılamak, proje ekiplerine normalde sahada özel denetim turları gerektirecek ek bir gözetim katmanı sunuyor.

Sürekli değişen bir iş sahasında ilerlemeyi takip etme zorluğu#

İnşaat sahaları dinamik ortamlardır. Aynı alan, bir projenin her aşamasında; kazı ve taşıyıcı sistem inşasından mekanik tesisatın kaba montajına, alçıpan işlerine ve iç mekânların tamamlanmasına kadar tamamen farklı görünür. Nelerin tamamlandığını ve nelerin tamamlanmadığını takip etmek, tüm bu aşamalarda sahanın görsel durumunu aynı anda anlayabilen bir sistem gerektirir.

Saha incelemeleri, ilerleme raporları ve fotoğraf gönderimleri gibi bu soruna yönelik manuel yöntemler genellikle emek yoğundur, tutarsızdır ve büyük ya da karmaşık projelerde ölçeklendirilmesi zordur.

OnsiteIQ için zorluk, sahaya, aydınlatmaya ve proje aşamasına göre önemli ölçüde değişen koşullarda, proje başına yüz binlerce görüntüde inşaata özgü sınıfları doğru biçimde tanımlayabilen bir algılama sistemi kurmaktı. Sistemin arka planda büyük hacimli görüntüleri işleyebilecek kadar hızlı, mali ve operasyonel kararları destekleyecek kadar doğru ve algılanabilir sınıflara ait şirket ontolojisi büyümeyi sürdürdükçe genişleyebilecek kadar esnek olması gerekiyordu.

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11'i nasıl kullanıyor?#

OnsiteIQ'nun yapay zekâ işlem hattı, şantiyede çekilen her görüntüde çalışan Ultralytics YOLO11 segmentasyonunu temel alıyor. Sistem, model eğitimi ve algılama için OnsiteIQ tarafından oluşturulup sürdürülen, inşaat sınıflarına yönelik yapılandırılmış bir bilgi sistemi olan özel ontolojiyi temel alıyor. Baş Ürün Müdürü Rammohan Adabala'nın açıkladığı gibi, algılamaları karar almaya uygun hâle getiren ontolojidir: sınıflar yalnızca nesneye göre değil, durumuna göre de tanımlanır; böylece sistem, asılmış alçıpanı bantlanmış ya da boyanmış alçıpandan ayırt eder. Görüntü düzeyindeki algılamaların, mülk sahibinin harekete geçebileceği ilerleme verilerine dönüştürülmesini sağlayan da bu ayrımdır.

İşlem hattı iki aşamada çalışıyor:

  • Görüntü düzeyinde tespit. Bir şantiyede çekilen her 360 derece görüntü, YOLO11 segmentasyon modelinden geçirilir; model görüntüde bulunan yapı elemanlarını tespit edip sınıflandırır. Ontoloji, çıplak beton taşıyıcı yapı ve mekanik, elektrik ve sıhhi tesisat (MEP) kaba tesisatlarından boyanmamış alçıpanlara, tamamlanmış yüzeylere ve monte edilmiş cihazlara kadar inşaatın her aşamasındaki çok çeşitli sınıfları kapsar. Örneğin bir buzdolabının veya fırının tespit edilmesi, sisteme bir konut ya da konaklama biriminin ince işler aşamasına ulaştığını gösterir.
  • Öngörülere dönüştürmek için verileri bir araya getirme. Tek tek görüntülerdeki tespitler bir proje için tüm veri kümesi genelinde birleştirilerek kat ve iş kolu düzeyinde ilerleme metrikleri oluşturulur. Bu metrikler platformun ilerleme takibi, program analizi, risk analizi ve güvenlik panolarına aktarılır ve doğrudan işverenlere, geliştiricilere ve proje yöneticilerine sunulur.

Segmentasyon kullanımı, OnsiteIQ'ya yalnızca sınırlayıcı kutu algılamanın sağlayabileceğinden daha zengin mekânsal bilgiler sunuyor. Şirketin ontolojisi genişledikçe OnsiteIQ, segmentasyon modelini bir sınıflandırıcıyla birleştiren bir topluluk mimarisi de geliştiriyor. Bu mimari, tek bir modelin sağlayabileceğinden daha verimli biçimde büyüyen sınıf kümesinde doğruluğu artırıyor.

OnsiteIQ platformu, Ultralytics YOLO11 ile 360 derece şantiye görüntülerini analiz ediyor

Şekil 1. Ultralytics YOLO11'den yararlanan OnsiteIQ platformu iş başında.

Neden Ultralytics YOLO11'i tercih etmeli?#

OnsiteIQ, algılama doğruluğu, eğitim esnekliği ve ekibin kendi özel veri kümelerini kolayca oluşturup yineleyebilmesini bir arada sunduğu için Ultralytics YOLO11'i seçti. Baş Mühendis Evgeny Nuger, veri kümesi oluşturup eğiticiyi çalıştırarak sonuçları yinelemek ve işe hızlıca başlamak için gereken sürenin, özel altyapıyı sıfırdan oluşturmaya kıyasla kayda değer ölçüde daha kısa olduğunu ve ekibin Ultralytics'e geçmesinin başlıca nedenlerinden biri olduğunu belirtiyor.

OnsiteIQ'nin eğitim verileri özel olduğundan, doğrudan aktif iş sahalarından toplanıp şirketin kendi ontolojisine göre etiketleniyor. Bu nedenle ekip, eğitimi yürütmek ve modelleri güncel tutmak için Ultralytics Python paketini kullanırken AWS üzerindeki kendi altyapısını yönetiyor. Bu yaklaşım, YOLO model ailesinin performans ve güvenilirliğinden yararlanırken OnsiteIQ'ya verileri üzerinde tam kontrol sağlıyor.

YOLO mimarisinin esnekliği, OnsiteIQ'nin kullanım alanı geliştikçe önemli bir avantaj oldu. Tek bir segmentasyon modeliyle başlayan ekip, ontoloji büyürken şimdi topluluk yaklaşımına geçiş yapıyor. Bu doğal gelişim, temel işlem hattında köklü bir değişiklik gerektirmeden YOLO çerçevesi tarafından destekleniyor.

İnşaat zekâsının ölçekli etkisi#

OnsiteIQ, platformunu kullanmanın sağladığı operasyonel iyileşmeleri ölçmek için müşterileriyle etki çalışmaları yürüttü. Bu çalışmalarda birkaç tutarlı ölçüt öne çıktı:

  • Anlaşmazlıkların çözümü 3 kat daha hızlı. Kullanıcıların %81'i anlaşmazlıkların daha hızlı çözüldüğünü bildirdi; çözüm süresi ortalama 3 kat kısaldı ve proje aşamasıyla karmaşıklığına bağlı olarak bazı vakalar 7 kata kadar daha hızlı çözüldü. Sahanın her alanına ait kesintisiz ve konum bilgisi içeren bir görsel kayıt sayesinde paydaşlar, bir sorunun ne zaman ve nerede ortaya çıktığını hızla belirleyerek farklı ekipler arasındaki yazışmalara harcanan zamanı azaltabiliyor.
  • Maliyet aşımlarında $25.000 ila $400.000 tasarruf. Müşteriler, sıralama sorunlarını ve riskleri büyümeden tespit ederek proje başına $25.000 ila $400.000 arasındaki maliyet aşımlarını önlediklerini bildirdi.
  • Proje gecikmelerinde %20 azalma. İnşaat projelerinin çoğunun planlanandan geç tamamlandığı göz önüne alındığında, gecikmelerdeki %20'lik azalma; teslimat öngörülebilirliği ve gelirin gerçekleşmesi açısından anlamlı bir iyileşme sağlar.
  • Teslimat öngörülebilirliğinde %24 artış. Kullanıcıların %78'i proje teslimatının öngörülebilirliğinin iyileştiğini ve ortalama %24 arttığını bildirdi. Bu, işverenlere ve geliştiricilere finansal planlama ve paydaşlara raporlama için daha güvenilir bir temel sunar.

Platform ayrıca uzun vadeli bir varlık kaydı işlevi görüyor. İnşaat tamamlandıktan sonra tesis yöneticileri, duvarların arkasında ne olduğunu anlamak, boruların yerini belirlemek veya tahminde bulunmadan ve yapıya zarar verecek keşif çalışmalarına gerek kalmadan bina sorunlarını incelemek için OnsiteIQ'nin görüntülerini kullanabiliyor.

Projenin tüm yaşam döngüsü boyunca kesintisiz görünürlük#

OnsiteIQ, inşaat sektöründeki temel bir bilgi sorununu çözüyor. Büyük projeler önemli miktarda sermaye, farklı meslek grupları arasında karmaşık koordinasyon ve gecikmelere bağlı yüksek mali risk içeriyor. OnsiteIQ, 360 derece görüntü alımını Ultralytics YOLO11 üzerine kurulu bir yapay zekâ hattıyla birleştirerek proje ekiplerine kazının ilk gününden teslimata ve sonrasına kadar projeleri yolunda tutmak için ihtiyaç duydukları görünürlüğü sunuyor.

Sonuçlar ölçülebilir: anlaşmazlıklar üç kat daha hızlı çözülüyor, gecikmeler beşte bir oranında azalıyor ve proje başına yüz binlerce dolarlık maliyet aşımı önleniyor. OnsiteIQ'nin ontolojisi genişlemeyi ve topluluk model mimarisi gelişmeyi sürdürürken Ultralytics YOLO, her iş sahasına güvenilir ve kesintisiz zekâ sunmak üzere tasarlanmış platformun merkezinde kalıyor.

İnşaat ve altyapı için görü yapay zekâsını merak ediyor musun? Bilgisayarlı görü çözümlerini projelerinde kullanmak için lisanslama seçeneklerimizi keşfet. GitHub depomuzu ziyaret et ve topluluğumuza katıl.

Yazan

Nuvola Ladi
Nuvola Ladi

Dijital İçerik Yöneticisi · Ultralytics

Nuvola Ladi, Ultralytics'te Dijital İçerik Yöneticisi olarak görsel yapay zekâ ve Ultralytics YOLO hakkında içerikler üretiyor ve şirketi PyTorch Conference 2025 gibi sektör etkinliklerinde temsil ediyor. İspanya'da yaşayan Ladi, IE University'den Görsel ve Dijital Medya alanında yüksek lisans derecesine sahip. Ultralytics'e katılmadan önce XVA Gallery & Hotel ve Rolex gibi kuruluşlarda görev aldı.

Sektörüne yönelik çözümümüz

Sporda bilgisayarlı görü

Sporda bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO'nun oyuncu ve top takibi, performans analitiği, antrenörlük içgörüleri ve sporcu rehabilitasyonuyla spor alanında görsel yapay zekâyı nasıl güçlendirdiğini keşfet.
Daha fazla bilgi edin
Hava görüntüleri için bilgisayarlı görü

Hava görüntüleri için bilgisayarlı görü

İHA ve hava görüntülerini Ultralytics YOLO ile tarım, su ürünleri yetiştiriciliği, koruma çalışmaları ve jeo-uzamsal analiz için gerçek zamanlı içgörülere dönüştür.
Daha fazla bilgi edin
Havacılıkta bilgisayarlı görü

Havacılıkta bilgisayarlı görü

Uçak denetimi, pistteki yabancı madde tespiti, havaalanı yer operasyonları ve kompozit malzeme kusurlarının tespiti için Ultralytics YOLO ile havacılık ve uzay sektöründe bilgisayarlı görü uygula.
Daha fazla bilgi edin
Güvenlikte bilgisayarlı görü

Güvenlikte bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO modelleriyle her sahayı koru. Görsel yapay zekâ; çevre izleme, tehdit tespiti, plaka tanıma ve iş yeri güvenliğini destekler.
Daha fazla bilgi edin
Robotikte bilgisayarlı görü

Robotikte bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO modelleriyle daha akıllı makinelere güç ver. Robotikte görsel yapay zekâ; otonom navigasyonu, algılamayı, nesne takibini ve gerçek zamanlı kontrolü destekler.
Daha fazla bilgi edin
Lojistikte bilgisayarlı görü

Lojistikte bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO modelleriyle lojistiği kolaylaştır. Görüntü yapay zekâsı; paket denetimini, ayrıştırmayı, araç takibini ve gerçek zamanlı depo güvenliği izlemeyi mümkün kılar.
Daha fazla bilgi edin
Perakendede bilgisayarlı görü

Perakendede bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO modelleriyle perakendeyi yeniden tasarla. Görüntü yapay zekâsı; envanter takibini, raf izlemeyi, kuyruk yönetimini ve daha kapsamlı müşteri analizlerini mümkün kılar.
Daha fazla bilgi edin
Sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü

Sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO modelleriyle sağlık çözümleri geliştir. Sağlık hizmetlerinde görüntü yapay zekâsı; daha hızlı tıbbi görüntüleme, daha akıllı tanı ve hasta takibini mümkün kılar.
Daha fazla bilgi edin
Üretimde bilgisayarlı görü

Üretimde bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO modelleriyle üretimi optimize et. Görsel yapay zekâ; kalite kontrolünü, kusur tespitini, kişisel koruyucu donanım uyumunu ve montaj hattı otomasyonunu destekler.
Daha fazla bilgi edin
Otomotivde bilgisayarlı görü

Otomotivde bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO modelleriyle otomotivde bilgisayarlı görüden yararlan. Görsel yapay zekâ; daha akıllı yollar için yol güvenliğini, sürüş desteğini ve araç otomasyonunu ileri taşır.
Daha fazla bilgi edin
Tarımda bilgisayarlı görü

Tarımda bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO modelleriyle akıllı tarıma görüntü yapay zekâsı kazandır. Daha yüksek ve akıllı verim için mahsul izleme, hayvan takibi ve hassas tarımı destekle.
Daha fazla bilgi edin

Sık sorulan sorular

  • Ultralytics YOLO depoları varsayılan olarak AGPL-3.0 Lisansı altında dağıtılır. OSI onaylı bu lisans öğrenciler, araştırmacılar ve meraklılar için tasarlanmıştır; açık iş birliğini teşvik eder ve AGPL-3.0 bileşenlerini kullanan tüm yazılımların da açık kaynaklı olmasını gerektirir. Bu yaklaşım şeffaflığı güvence altına alıp yeniliği desteklese de ticari kullanım senaryolarına uygun olmayabilir.

    Projen Ultralytics yazılımlarını ve yapay zekâ modellerini ticari ürün veya hizmetlere entegre etmeyi içeriyorsa ve AGPL-3.0'ın açık kaynak gerekliliklerini devre dışı bırakmak istiyorsan Kurumsal Lisans senin için idealdir.

    Kurumsal Lisansın avantajları şunlardır:

    • Ticari esneklik: Ultralytics YOLO kaynak kodunu ve modellerini, projenin açık kaynaklı olmasını gerektiren AGPL-3.0 şartına uymadan tescilli ürünlere uyarlayabilir ve entegre edebilirsin.
    • Tescilli geliştirme: Ultralytics YOLO kodu ve modellerini içeren ticari uygulamalar geliştirme ve dağıtma özgürlüğüne tamamen sahip olursun.

    Sorunsuz entegrasyon sağlamak ve AGPL-3.0 kısıtlamalarından kaçınmak için sağlanan formu kullanarak Ultralytics Kurumsal Lisansı talep et. Ekibimiz, lisansı özel ihtiyaçlarına göre uyarlamana yardımcı olur.

  • Seçeceğin model; performans, doğruluk, dağıtım hedefi ve donanım kısıtları dâhil olmak üzere proje gereksinimlerine bağlıdır. Çoğu yeni proje için Ultralytics YOLO26 önerilen başlangıç noktasıdır; çünkü hız, doğruluk, dışa aktarılabilirlik ve çoklu görev desteği alanlarında en yeni iyileştirmeleri sunar.

    Önceki YOLO model aileleri, mevcut iş akışları veya uyumluluk gereksinimleri olan ekipler için kullanılmaya devam eder.

    Yeni başlıyorsan önce YOLO26'yı seç, ardından dağıtım ortamın için hız ve doğruluk arasında doğru dengeyi bulmak üzere daha küçük veya daha büyük varyantları kıyasla.

  • Ultralytics YOLO modelleri; nesne tespiti, segmentasyon, sınıflandırma, poz tahmini ve yönlendirilmiş nesne tespiti gibi görevler için kullanılan bir bilgisayarlı görü modelleri ailesidir. YOLO26 en yeni kararlı sürümdür ve çoğu yeni proje için önerilir. Önceki YOLO sürümleri, mevcut iş akışları veya uyumluluk gereksinimleri olan ekipler için kullanılmaya devam eder.

  • Ultralytics YOLO modelleri, görüntülerden ve videolardan gelen görsel verileri analiz etmek üzere geliştirilmiş bilgisayarlı görü mimarileridir. Bu modeller; nesne algılama, örnek segmentasyonu, sınıflandırma, poz tahmini, yönlendirilmiş nesne algılama ve takip gibi görevler için eğitilebilir.

    En yeni Ultralytics YOLO model ailesi YOLO26'dır; mevcut iş akışları için önceki YOLO sürümleri de kullanılabilir.

Geleceğin yapay zekasını birlikte inşa edelim!

Makine öğreniminin geleceğine yolculuğuna başla