Video gözetimi için Videologic Analytics & Ultralytics YOLO

Videologic Analytics, endüstriyel tesisler, güneş parkları ve konut kompleksleri için güvenlik ve gözetimi geliştiren gelişmiş video analitik çözümlerinin İspanya merkezli bir geliştiricisidir. Çevreleri izlemek ve izinsiz girişleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek için güvenlik kameralarıyla entegre olan yapay zeka destekli çözümler sunarlar. 

Önceki modellerle yüksek maliyetler ve yavaş dağıtımla karşılaşan şirketler, algılama doğruluğunu artırmak, geliştirme maliyetlerini ve pazara sunma süresini azaltmak ve perakende ve iş zekası gibi yeni alanlara açılmak için Ultralytics YOLO modellerini entegre etti.

Yapay zeka kameralarıyla güvenlik için bilgisayarla görmeyi etkinleştirme

Videologic Analytics, 30 yılı aşkın deneyime sahip uzmanlar tarafından yönetilen, gerçek zamanlı izleme ve otomatik tehdit algılama için yapay zeka ve bilgisayarla görmeyi güvenlik kameralarına entegre etme konusunda uzmanlaşmıştır. Çözümleri büyük tesisleri, yenilenebilir enerji kurulumlarını ve konut topluluklarını güvenilir performansla korur.

Prosegur, Securitas, Sabico gibi tanınmış müşterilere ve İspanya'da 4.000'den fazla sertifikalı güvenlik şirketine hizmet veriyorlar. Pahalı ve zaman alıcı yapay zeka modeli geliştirme ve dağıtımı ile ilgili zorluklarla karşılaştıklarında, Ultralytics YOLO modellerini yenilikçi Vision AI çözümlerine uyarladılar. Bunu yaparak, güvenlik uygulamalarını geliştirebildiler ve ayrıca yeni dikeylere daldılar.

Yapay zeka kullanarak uygun maliyetli otomatik tehdit tespiti ihtiyacı

Videologic Analytics daha önce müşterilerine sundukları güvenlik kameralarına yapay zeka modelleri entegre etmişti. Bu ilk modeller, genel araçlar, insanlar ve küçük hayvanlar dahil olmak üzere sınırlı sayıda nesne kategorisini tespit etmek üzere programlanmıştı. Bu temel yaklaşım, gelişmiş güvenlik sistemleri için zemin hazırlarken, özellikle hassasiyet ve yanlış pozitif oranlarını artırma konusunda daha fazla iyileştirme fırsatı da sundu.

Müşterileri, daha geniş bir nesne ve senaryo yelpazesinde daha geniş ve daha doğru nesne algılama yetenekleri sunabilen daha kapsamlı bir çözüm arıyorlardı. Bu müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için Videologic Analytics'in araştırma ve geliştirme ekibi gelişmiş yapay zeka modelleri geliştirmeye başladı. 

Videologic Analytics bu modelleri geliştirirken mevcut yaklaşımın yüksek maliyetler ve uzun geliştirme süreleri gibi bazı sorunları olduğunu fark etti. Şirket daha esnek ve verimli bir yaklaşıma ihtiyaç duyduğunu fark etti. Bu yeni yaklaşımın bu zorlukların üstesinden gelmesi ve müşterilerinin değişen güvenlik ihtiyaçlarına daha iyi hizmet etmesi gerekiyordu. 

Özellikle, Vision AI çözümlerinin güvenilirliğini artırabilecek ve müşteri memnuniyetini yükseltebilecek bir bilgisayarla görme modeli belirlemek istiyorlardı. Modelin hem uygun maliyetli hem de gelecekteki ihtiyaçlara uyarlanabilir olması da çok önemliydi.

Yapay zeka odaklı anomali tespiti ile gözetimi yeniden tanımlamak

Videologic Analytics, birkaç yapay zeka modelini test ettikten sonra Ultralytics YOLO modellerinin ihtiyaç duydukları esnekliği ve performansı sağladığını keşfetti. Çok çeşitli yaygın nesneleri içeren COCO veri kümesi kullanılarak geliştirilen önceden eğitilmiş YOLO modelleriyle başladılar. Bu ön eğitim, modeller birçok temel öğeyi zaten tanıyabildiği için güçlü bir temel oluşturdu ve bu da onları belirli güvenlik ihtiyaçlarına göre uyarlamayı kolaylaştırdı.

Örneğin Videologic Analytics, güneş parklarının izlenmesi gibi uygulamalar için kendi özel verilerini kullanarak bu önceden eğitilmiş modellere ince ayar yaptı. 

Bu senaryoda modeller, yetkisiz personel veya araçlar gibi gerçek tehditler ile küçük hayvanlar veya rüzgarla savrulan enkaz gibi zararsız unsurlar arasında ayrım yapan yapay zeka güdümlü anormallik tespiti için kullanıldı. Bu net ayrım, yanlış alarmları azaltmak ve genel güvenlik performansını iyileştirmek için çok önemliydi.

Güneş enerjisi çiftliklerini izlemenin yanı sıra, YOLO'yu kullanarak hem endüstriyel hem de konut güvenlik çözümlerinin yanı sıra perakende ve iş zekası alanındaki bilgisayarla görme yenilikleri için kavram kanıtı modülleri geliştirdiler. Öncelikle nesne algılamayı kullansalar da, poz tahmini ve nesne izleme gibi YOLO tarafından desteklenen bilgisayarla görme görevlerinden de yararlanıyorlar.

‍

Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisiniz?

Videologic Analytics, Ultralytics YOLO modellerini seçti çünkü hızlı ve doğru çıkarım sunarken çok sayıda kamera kanalını destekleyebilen sağlam bir çözüme ihtiyaç duyuyorlardı. 

YOLO çeşitli dışa aktarma formatlarını destekler ve CUDA, TensorRT, ONNX ve OpenVINO gibi çerçevelerle sorunsuz bir şekilde entegre olur. Bu esneklik, Videologic Analytics'in PyTorch kullanarak modellere ince ayar yapmasını ve bunları üretimde verimli bir şekilde dağıtmasını mümkün kılar. Donanıma özel optimizasyonlarla YOLO, gerçek zamanlı video analizinin zorlu ihtiyaçlarını önceki modellerden daha iyi karşılıyor.

Akıllı video izleme için kolaylaştırılmış model dağıtımı

Ultralytics YOLO modellerini entegre ettiğinden beri Videologic Analytics hem performans hem de verimlilikte etkileyici gelişmeler kaydetti. Yeni Vision AI çözümü, güneş parkları ve endüstriyel tesislerden konut komplekslerine kadar çok çeşitli tesislerde hızlı ve gerçek zamanlı tehdit tespiti sağladı. 

Aslında Videologic Analytics, her biri özel bir kamera kanalına karşılık gelen yıllık yaklaşık 10.000 lisans dağıtıyor ve tüm lisanslar artık Ultralytics YOLO modellerini destekleyecek şekilde yükseltildi. YOLO'ya geçiş, yanlış alarmlarda önemli bir azalmaya ve tespit doğruluğunda genel bir artışa yol açtı. Sonuç olarak, müşteriler daha güvenilir güvenlik sistemlerinin keyfini çıkarıyor ve operasyonel maliyetler düşüyor. 

Ayrıca, Ultralytics YOLO modellerinin daha yüksek çıkarım hızları ve ölçeklenebilirliği, yeni yapay zeka özellikleri için pazara sunma süresini kısalttı. Bu, Videologic Analytics'in temel güvenlik tekliflerini geliştirmesini ve perakende ve iş zekası gibi dikeylerde yeni fırsatları keşfetmesini mümkün kıldı. Genel olarak, Ultralytics YOLO modellerinin benimsenmesi, şirket için hem acil operasyonel iyileştirmeler hem de uzun vadeli büyüme beklentileri sağladı.

‍

Emniyet ve güvenlik için akıllı video analitiği: Önümüzdeki yol

Videologic Analytics, temel izinsiz giriş tespitinin ötesine geçmek için Ultralytics YOLO modellerinden yararlanarak çözümünü genişletmek için aktif olarak çalışıyor. Sonraki adımlar, davranış analizi, trend izleme ve tahmine dayalı zeka gibi gelişmiş analitik yoluyla daha zengin, daha eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamayı içerir. 

Bu geliştirmeler, müşterilerin güvenlik operasyonlarını optimize etmelerine ve perakende ve iş zekası alanlarında yeni olanakların önünü açmalarına yardımcı olarak gerçek zamanlı video analizinde sürekli yenilik ve büyümeyi teşvik edecek.

Bilgisayarla görmenin işinizi nasıl yeniden şekillendirebileceğini merak ediyor musunuz? Ultralytics'in yapay zeka çözümlerinin sürücüsüz araç larda yapay zeka ve tarımda bilgisayar görüşü gibi yenilikleri nasıl dönüştürdüğünü görmek için GitHub havuzumuzu keşfedin. YOLO modellerimiz ve lisanslama seçeneklerimiz hakkında daha fazla bilgi edinin ve daha akıllı, daha verimli otomasyona doğru yolculuğunuza bugün başlayın.