Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile 10 bin yapay zeka kamera lisansına kadar ölçekleniyor

Videologic Analytics, endüstriyel tesisler, güneş enerjisi santralleri ve konut kompleksleri için güvenliği ve gözetimi artıran gelişmiş video analitiği çözümleri geliştiren İspanya merkezli bir şirkettir. Çevreleri izlemek ve izinsiz girişleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek için güvenlik kameraları ile entegre olan yapay zeka destekli çözümler konuşlandırıyorlar.

Önceki modellerle yaşanan yüksek maliyetler ve yavaş kurulum süreciyle karşılaştıklarında, tespit doğruluğunu artırmak, geliştirme maliyetlerini ve pazara çıkış süresini azaltmak ve perakende ile iş zekası gibi yeni alanlara açılmak için Ultralytics YOLO models entegre ettiler.

AI kameraları ile güvenlik için bilgisayarlı görüyi etkinleştirme#

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

Prosegur, Securitas, Sabico ve İspanya'daki 4.000'den fazla sertifikalı güvenlik şirketine hizmet veriyorlar. Pahalı ve zaman alıcı AI modeli geliştirme ve dağıtımıyla ilgili zorluklarla karşılaşınca, yenilikçi Vision AI çözümlerine Ultralytics YOLO modellerini dahil ettiler. Böylece, güvenlik uygulamalarını geliştirmeyi ve yeni dikeylere açılmayı başardılar.

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 bir nesne kategorisi yelpazesini tespit etmek üzere programlanmıştı. Bu temel yaklaşım, ileri düzey güvenlik sistemlerinin temelini oluştursa da, özellikle hassasiyeti ve yanlış pozitif oranlarını iyileştirme konusunda daha fazla geliştirme fırsatı sundu.

Müşterileri; daha geniş bir nesne ve senaryo yelpazesinde daha kapsamlı ve daha doğru object detection yetenekleri sunabilen daha kapsamlı bir çözüm arıyordu. Müşterilerin bu ihtiyaçlarını karşılamak için Videologic Analytics’in araştırma ve geliştirme ekibi gelişmiş yapay zeka modelleri geliştirmeye başladı.

Bu modelleri geliştirirken, Videologic Analytics mevcut yaklaşımın yüksek maliyetler ve uzun geliştirme süreleri gibi bazı sorunları olduğunu kısa sürede fark etti. Şirket, daha esnek ve verimli bir yaklaşıma ihtiyaç duyduğunu anladı. Bu yeni yaklaşımın, söz konusu zorlukları aşması ve müşterilerinin değişen güvenlik ihtiyaçlarına daha iyi hizmet vermesi gerekiyordu.

Özellikle, Vision AI solutions çözümlerinin güvenilirliğini artırabilecek ve müşteri memnuniyetini yükseltebilecek bir computer vision modeli belirlemek istiyorlardı. Ayrıca modelin hem maliyet etkin kalması hem de gelecekteki ihtiyaçlara uyarlanabilir olması şarttı.

Yapay zeka destekli anomali tespiti ile gözetimi yeniden tanımlama#

Birkaç yapay zeka modelini test ettikten sonra Videologic Analytics, Ultralytics YOLO models çözümlerinin ihtiyaç duydukları esnekliği ve performansı sağladığını keşfetti. Çok çeşitli ortak nesneleri içeren COCO dataset kullanılarak geliştirilen önceden eğitilmiş YOLO modelleriyle başladılar. Modeller halihazırda birçok temel öğeyi tanıyabildiği ve bunların belirli güvenlik ihtiyaçlarına uyarlanmasını kolaylaştırdığı için bu ön eğitim güçlü bir temel sundu.

Örneğin, Videologic Analytics, güneş enerjisi parklarının izlenmesi gibi uygulamalar için bu önceden eğitilmiş modelleri kendi özel verileriyle ince ayarlardan geçirdi.

Bu senaryoda, modeller yapay zeka destekli anomali tespiti için kullanıldı ve yetkisiz personel veya araçlar gibi gerçek tehditleri, küçük hayvanlar veya rüzgarla uçuşan döküntüler gibi zararsız unsurlardan ayırdı. Bu net ayrım, yanlış alarmları azaltmak ve genel güvenlik performansını artırmak için gerekliydi.

Güneş enerjisi çiftliklerini izlemenin yanı sıra, YOLO kullanarak endüstriyel ve konut güvenlik çözümlerinin yanı sıra perakende ve iş zekasında computer vision yenilikleri için kavram kanıtlama modülleri de geliştirdiler. Öncelikle object detection kullanırken, pose estimation ve object tracking gibi YOLO tarafından desteklenen computer vision tasks özelliklerinden de yararlanıyorlar.

Fig 1. Videologic Analytics, güneş enerjisi santrallerini izlemek için Ultralytics YOLO models kullanıyor.

Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisin?#

Videologic Analytics, Ultralytics YOLO modellerini tercih etti çünkü çok sayıda kamera kanalını destekleyebilen, aynı zamanda hızlı ve doğru çıkarım sunabilen sağlam bir çözüme ihtiyaçları vardı.

YOLO, çeşitli export formats formatlarını destekler ve CUDA, TensorRT, ONNX ve OpenVINO gibi çerçevelerle sorunsuz bir şekilde bütünleşir. Bu esneklik, Videologic Analytics'in PyTorch kullanarak modelleri hassas bir şekilde ayarlamasını ve bunları üretimde verimli bir şekilde dağıtmasını mümkün kılar. Donanıma özel optimizasyonlarla YOLO, gerçek zamanlı video analitiğinin zorlu ihtiyaçlarını önceki modellerden daha iyi karşılar.

Akıllı video izleme için modernize edilmiş model dağıtımı#

Ultralytics YOLO modellerini entegre ettiğinden beri Videologic Analytics, hem performansta hem de verimlilikte etkileyici gelişmeler gördü. Yeni Vision AI çözümleri, güneş enerjisi parklarından endüstriyel tesislere ve konut komplekslerine kadar çok çeşitli kurulumlarda hızlı ve gerçek zamanlı tehdit tespiti sağladı.

Aslında Videologic Analytics, her biri özel bir kamera kanalına karşılık gelen ve tüm lisansları artık Ultralytics YOLO models desteğiyle yükseltilmiş olan yıllık yaklaşık 10.000 lisans konuşlandırmaktadır. YOLO'ya geçiş, yanlış alarmlarda önemli bir azalmaya ve genel tespit doğruluğunda bir artışa yol açtı. Sonuç olarak, müşteriler daha güvenilir security systems sistemlerinin keyfini çıkarır ve operasyonel maliyetler düşürülür.

Ayrıca, Ultralytics YOLO modellerinin daha hızlı çıkarım hızları ve ölçeklenebilirliği, yeni AI özellikleri için pazara sunma süresini kısalttı. Bu, Videologic Analytics'in temel güvenlik tekliflerini geliştirmesini ve perakende ile iş zekası gibi dikeylerde yeni fırsatlar keşfetmesini mümkün kıldı. Genel olarak, Ultralytics YOLO modellerinin benimsenmesi, şirket için hem acil operasyonel iyileştirmeleri hem de uzun vadeli büyüme beklentilerini artırdı.

Şekil 2. Videologic Analytics, şehir ortamlarını izlemek için Ultralytics YOLO modellerini kullanıyor.

Güvenlik için akıllı video analitiği: İleriye giden yol#

Videologic Analytics, temel izinsiz giriş tespitinin ötesine geçmek için Ultralytics YOLO modellerinden yararlanarak çözümlerini genişletmek üzerinde aktif olarak çalışıyor. Bir sonraki adımlar, davranış analizi, trend takibi ve tahmine dayalı zeka gibi gelişmiş analitiklerle daha zengin, daha eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlamayı içeriyor.

Bu geliştirmeler, müşterilerin güvenlik operasyonlarını optimize etmelerine ve perakende ile iş zekasında yeni olasılıkların kilidini açmalarına yardımcı olacak, gerçek zamanlı video analitiğinde sürekli yenilik ve büyümeyi teşvik edecek.

Computer vision işinizi nasıl yeniden şekillendirebilir merak mı ediyorsunuz? Ultralytics’in yapay zeka çözümlerinin AI in self-driving cars ve computer vision in agriculture gibi yenilikleri nasıl dönüştürdüğünü görmek için GitHub repository depomuzu keşfedin. YOLO modellerimiz ve licensing options hakkında daha fazla bilgi edinin ve bugün daha akıllı, daha verimli otomasyona doğru yolculuğunuza başlayın.