SiteAssist, manuel görüntü kontrollerinin yavaş, tutarsız ve çoğu zaman güvenilmez olduğu büyük şantiyelerde güvenlik kurallarına uyumu doğrulamak için güvenilir bir yönteme ihtiyaç duyuyordu.
SiteAssist, Ultralytics YOLO kullanarak görüntü doğrulama sürecini otomatikleştirdi; böylece binlerce kullanıcı ve çeşitli tesislerde uyumluluk sorunlarının gerçek zamanlı olarak tespit edilmesini sağladı ve güvenlik iş akışlarını kolaylaştırdı.
İnşaat sahalarında, kaldırma işlemleri ve sıcak işler gibi yüksek riskli faaliyetler gerçekleştirilir; bu tür faaliyetlerde ekipler, çalışmaya başlamadan önce sıkı güvenlik prosedürlerine uymak zorundadır. Bu kontrolleri teyit etmek için çalışanlar genellikle dijital iş akışları aracılığıyla kanıt niteliğinde fotoğraflar yükler.
Ancak bu görselleri incelemek her zaman kolay değildir. Bu görseller net olmayabilir, eksik olabilir veya bazen yanıltıcı olabilir; bu da, özellikle büyük ölçekli projelerde güvenlik gerekliliklerinin gerçekten karşılanıp karşılanmadığını anlamayı zorlaştırır.
SiteAssist, dijital platformu aracılığıyla çeşitli araçlar ve yapay zeka teknolojisini bir araya getirerek bu iş akışlarını desteklemektedir. Özellikle, Ultralytics YOLO gibi bilgisayar görme modelleri, yüklenen görüntüleri analiz etmek için kullanılır; bu sayede platform, şantiyede neler olup bittiğini anlamaya, geçersiz gönderimleri işaretlemeye ve olası sorunları ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Bu, manuel iş yükünü azaltır ve ekiplerin tutarlı güvenlik standartlarını sürdürmelerini sağlar.
SiteAssist, inşaat, altyapı ve diğer kritik sektörlerde yüksek riskli faaliyetleri yöneten ekipler için tasarlanmış bir iş yönetimi platformudur. Karmaşık, kağıt tabanlı süreçlerin yerine yapılandırılmış dijital iş akışları getirerek kazı, sıcak işler, kaldırma ve kapalı alan operasyonları gibi görevleri destekler.
Balfour Beatty, Taylor Woodrow (VINCI), Skanska ve HG Construction gibi şirketler, tutarlılığı artırmak, mevzuata uygunluğu sağlamak ve projelerin sorunsuz bir şekilde ilerlemesini sağlamak için SiteAssist'i kullanıyor. İzin belgelerini ve iş akışlarını dijitalleştiren bu platform, ekiplerin olası riskleri tespit etmesine ve güvenlik gerekliliklerinin tutarlı bir şekilde uygulanmasını sağlamasına yardımcı oluyor.
SiteAssist bugün binlerce çalışana destek sağlıyor ve ekiplere günlük operasyonlar hakkında daha net bir bakış açısı sunuyor. Bu gelişmiş görünürlük sayesinde ekipler, güvenlik süreçleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi oluyor.
İnşaat sahalarının güvenliğini sağlamak ve işlerin sorunsuz bir şekilde yürümesini sağlamak kolay bir iş değildir. Büyük projelerde genellikle birçok farklı şantiyede çalışan binlerce işçi yer alır ve her biri, işe başlamadan önce sıkı güvenlik kontrollerini gerektiren yüksek riskli görevler üstlenir.
Bu kontrollerinin yapıldığını doğrulamak için, çalışanların genellikle kanıt niteliğinde fotoğrafları dijital iş akışlarına veya izin sistemlerine yüklemesi istenir. Ancak bu gönderimleri incelemek her zaman kolay değildir.
Görseller net olmayabilir, eksik olabilir veya bazen yanıltıcı olabilir; bu da güvenlik gerekliliklerinin gerçekten karşılanıp karşılanmadığını doğrulamayı zorlaştırır. Onaylayıcılar, doğru ekipmanın kullanılıp kullanılmadığını, kurulumun uygun olup olmadığını ve genel uyumluluk durumunu kontrol etmek için her başvuruyu manuel olarak incelemek zorundadır.
Başvuru sayısı arttıkça, bu süreç daha fazla zaman almaya başlıyor ve tutarlı bir şekilde yönetilmesi zorlaşıyor. Aynı zamanda, birçok proje hâlâ kağıt tabanlı izinlere veya kısmen dijitalleştirilmiş iş akışlarına dayanıyor.
Bu durum onay süreçlerini yavaşlatır, darboğazlara yol açar ve şantiye faaliyetlerine ilişkin gerçek zamanlı görünürlüğü kısıtlar. Ekipler, konuyu şahsen takip etmek veya kontrolleri tekrarlamak zorunda kalabilir ve bu da gecikmeleri daha da artırır.
Operasyonlar büyüdükçe, bu zorluklar tutarlı güvenlik standartlarını sürdürmeyi zorlaştırmakta ve kontrollerin atlanması veya gecikmesi riskini artırmaktadır.
SiteAssist, izin iş akışlarını gerçek zamanlı görüntü doğrulama ile birleştirerek güvenlik kontrollerini kolaylaştırır. Ekipler, manuel incelemelere güvenmek yerine, sahadan doğrudan görüntüleri çekip yükleyebilir; her gönderim, onay sürecine geçilmeden önce doğrulanır. Bu sayede, değişken koşullarda bile güvenlik kontrollerinin tutarlı bir şekilde gerçekleştirilmesi sağlanır.
Arka planda, yüklenen her görsel Ultralytics YOLO kullanılarak analiz edilir; bu süreçte, sahada neler bulunduğunu anlamak için nesne algılama ve görsel sınıflandırma gibi görsel işlevlerden yararlanılır.
Ultralytics gibi modeller, SiteAssist’in kendi veri setleri üzerinde ince ayar işleminden geçirilmiştir; bu veri setleri, platform aracılığıyla gerçek şantiyelerden toplanan görüntülerden oluşturulmuştur. Bu veri seti, yangın söndürücüler, güvenlik ekipmanları, gaz tüpleri ve yaygın olarak kullanılan elektrikli aletler ve makineler gibi inşaatla ilgili yaklaşık 45 nesneyi içermektedir.
Sistem bu nesneleri tanımlayarak gerekli öğelerin görünür olup olmadığını kontrol eder ve eksik olan ya da beklenen kriterleri karşılamayan her şeyi işaretler. Ayrıca, gerçek saha koşullarında çekilmemiş görüntüler gibi geçersiz gönderimleri de vurgulayabilir. Bu gönderimlerde, görüntü başına ortalama 1,7 nesne tespit edilmektedir; arka plan görüntüleri hariç tutulduğunda bu sayı 2,7’ye çıkmakta ve sahadaki anlamlı faaliyetlerin yoğunluğunu ortaya koymaktadır.
İşte Ultralytics YOLO SiteAssist içinde nasıl kullanıldığına dair birkaç örnek:
Ultralytics YOLO , SiteAssist'in gerçek ortamda görüntü doğrulaması için ihtiyaç duyduğu hızı ve doğruluğu sağlar. Görüntüler yüklendikçe hızla işlenebilir, böylece gecikme olmadan güvenlik kontrolleri daha kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Aslında, SiteAssist, Ocak 2025'ten bu yana Ultralytics YOLO kullanarak 770.918'den fazla görüntüyü işledi, 1.302.315'ten fazla nesneyi tespit etti ve büyük ölçekte güvenilir bir performans sergiledi.
Ultralytics Python , gerçek saha iş akışlarından toplanan verileri kullanarak modelleri eğitmeyi ve ince ayar yapmayı da oldukça kolaylaştırır. Bu, zaman içinde daha fazla veri toplanmasıyla model performansının sürekli olarak iyileştirilebileceği anlamına gelir.
Uygulama açısından bakıldığında, YOLO verimli ve esnektir. SiteAssist, arka uç sisteminin bir parçası olarak görüntüleri şu anda bulutta işliyor ve çalışanların cihazlarından gelen yüklemeleri gerçek zamanlı olarak işliyor. Aynı zamanda, modeller cihazlarda yerel olarak da çalıştırılabiliyor; bu da işleme işleminin doğrudan sahada gerçekleştirileceği gelecekteki kullanım senaryolarını destekleme imkânı sunuyor.
Bunun ötesinde, ONNX ExecuTorch gibi dışa aktarım formatlarına sağlanan destek sayesinde, Ultralytics YOLO karmaşıklığı artırmadan farklı uç sistemlere entegre edilebilir. Bu da SiteAssist’e görsel yapay zeka iş akışlarını oluşturmak ve genişletmek için pratik ve ölçeklenebilir bir yol sunar.
Şu anda SiteAssist, yaklaşık 4.000 cihazda 12.000 civarında aktif kullanıcıya hizmet vermekte olup, büyük ve karmaşık projelerde güvenlik iş akışlarının verimli bir şekilde ölçeklendirilmesini sağlamaktadır.
Otomatik görüntü doğrulama sistemini devreye sokarak, ekipler manuel incelemelere olan bağımlılığı azalttı ve onay süreçlerini hızlandırdı. Eskiden tekrar tekrar kontrol edilmesi gereken görevler artık daha hızlı bir şekilde doğrulanabiliyor; bu da işlerin zamanında başlamasına yardımcı oluyor ve gecikmeleri azaltıyor.
YOLO görüntü analizi, güvenlik kontrollerinin gerçekleştirilme şekli açısından tutarlılığı da artırdı. Gönderimler daha yapılandırılmış bir şekilde değerlendiriliyor ve bu sayede eksik ekipman, yapay görüntüler veya eksik kontroller daha kolay tespit edilebiliyor. Ocak 2025'ten bu yana en sık tespit edilen nesneler arasında 283.000'den fazla araç ve 201.000'den fazla kişinin yanı sıra yaklaşık 68.500 yapay görüntü ve 55.000'den fazla yangın söndürücü bulunuyor.
Bu, şantiye yöneticilerine devam eden işler hakkında daha net bir görüş sağlar ve güvenlik gerekliliklerinin yerine getirildiğine dair daha fazla güven verir.
Bunun yanı sıra, manuel evrak işlerinin azaltılması, ekiplerin idari görevlere daha az, sahada çalışmaya ise daha fazla zaman ayırmasını sağlamıştır. Sonuç olarak, operasyonlar daha sorunsuz bir şekilde yürütülmekte ve farklı lokasyonlarda güvenlik süreçleri daha güvenilir hale gelmektedir.
SiteAssist, gelecekte Ultralytics YOLO sahada verilerin toplandığı yere daha yakın bir noktada çalıştırmak için uç yapay zeka teknolojisini araştırıyor. Ekip, görüntüleri doğrudan cihazlarda işleyerek bulut maliyetlerini düşürmeyi, veri gizliliğini artırmayı ve gerçek zamanlı karar almayı desteklemeyi hedefliyor. Daha gelişmiş, gerçek zamanlı güvenlik ve operasyonel iş akışlarını mümkün kılmak için bu yetenekleri genişletmeye devam etmeyi planlıyorlar.
Görsel yapay zekayı iş süreçlerinize entegre etmek mi istiyorsunuz? Topluluğumuza katılın ve sağlık sektöründe yapay zeka ile tarımda görsel yapay zeka gibi uygulamalar hakkında bilgi edinin. GitHub depomuzu ziyaret edin ve bugün hemen başlamak için lisans seçeneklerini keşfedin!
Ultralytics YOLO modelleri, görüntülerden ve video girdilerinden gelen görsel verileri analiz etmek için geliştirilmiş bilgisayarla görme mimarileridir. Bu modeller Nesne algılama, sınıflandırma, poz tahmini, izleme ve örnek segmentasyonu gibi görevler için eğitilebilirUltralytics YOLO modelleri şunları içerir:
Ultralytics YOLO11 , Bilgisayarla Görme modellerimizin en son sürümüdür. Tıpkı önceki sürümleri gibi, Vision AI topluluğunun YOLOv8 hakkında sevdiği tüm bilgisayarla görme görevlerini destekler. Bununla birlikte, yeni YOLO11 daha yüksek performans ve doğrulukla birlikte gelir, bu da onu güçlü bir araç ve gerçek dünyadaki endüstri zorlukları için mükemmel bir müttefik haline getirir.
Kullanmayı seçtiğiniz model, projenizin özel gereksinimlerine bağlıdır. Performans, doğruluk ve dağıtım ihtiyaçları gibi faktörleri dikkate almak önemlidir. İşte hızlı bir genel bakış:
YOLOv5 ve YOLO11 gibi Ultralytics YOLO11 depoları, varsayılan olarak AGPL-3.0 Lisansı altında dağıtılır. OSI onaylı bu lisans öğrenciler, araştırmacılar ve meraklılar için tasarlanmıştır, açık işbirliğini teşvik eder ve AGPL-3.0 bileşenlerini kullanan herhangi bir yazılımın da açık kaynaklı olmasını gerektirir. Bu, şeffaflığı sağlar ve yeniliği teşvik ederken, ticari kullanım durumlarıyla uyumlu olmayabilir.
Projeniz Ultralytics yazılımını ve AI modellerini ticari ürünlere veya hizmetlere yerleştirmeyi içeriyorsa ve AGPL-3.0'ın açık kaynak gereksinimlerini atlamak istiyorsanız, bir Kurumsal Lisans idealdir.
Kurumsal Lisansın Faydaları şunlardır:
Sorunsuz entegrasyon sağlamak ve AGPL-3.0 kısıtlamalarından kaçınmak için, sağlanan formu kullanarak bir Ultralytics Kurumsal Lisansı talep edin. Ekibimiz, lisansı özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza yardımcı olacaktır.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
%20(1).svg){kind=logo}
