Drone'lar ve hava görüntüleri için bilgisayarlı görü nedir?

Drone'lar için bilgisayarlı görü, hava platformlarından çekilen görüntü ve videolardaki nesneleri otomatik olarak algılamak, sınıflandırmak, segmentlere ayırmak ve izlemek için yapay zekâ modelleri kullanır. Ultralytics YOLO, bu görüntüleri elle incelemeye gerek kalmadan işleyerek mahsulleri, hayvanları, altyapıyı ve çevresel özellikleri belirler.

Ultralytics YOLO doğrudan bir drone üzerinde çalışabilir mi?

Evet. YOLO modelleri, gerçek zamanlı uçuş içi analiz için uç cihazlara ve drone'ların yerleşik donanımlarına devreye alınabilir veya yüksek çözünürlüklü verilerin uçuş sonrası işlenmesi için görüntüler şirket içi ve bulut altyapılarında işlenebilir.

YOLO hassas tarımda nasıl kullanılır?

YOLO modelleri, hedefli ilaçlama için mahsulleri ve yabani otları algılar; bitki sağlığını ve hastalık belirtilerini izler; büyük tarlalarda verim tahmini ve hasat planlaması için meyvelerin algılanmasını, sayılmasını ve sınıflandırılmasını destekler.

Bilgisayarlı görü, drone görüntülerinden hayvanları algılayıp sayabilir mi?

Evet. YOLO, hava görüntülerinden çiftlik hayvanlarını, balıkları ve yaban hayatını algılayabilir, sınıflandırabilir, sayabilir ve izleyebilir; böylece geniş veya erişilmesi zor alanlarda çiftlik izleme, su ürünleri yetiştiriciliği faaliyetleri ve koruma araştırmalarını destekler.

Hava görüntüleri için bilgisayarlı görü hangi sektörlerde kullanılır?

Yaygın sektörler arasında tarım, su ürünleri yetiştiriciliği, çevresel izleme ve arazi korumanın yanı sıra altyapı denetimi, güvenlik ve gözetim, savunma, uydu ve jeo-uzamsal analiz yer alır. Bu alanlarda hava platformları, ölçeklenebilir ve otomatik izleme için görüntü toplar.

YOLO, hava görüntüleri için hangi bilgisayarlı görü görevlerini destekler?

Ultralytics YOLO, drone'lar ve hava cihazlarıyla çekilmiş durağan görüntülerde ve videolarda nesne algılama, yönlendirilmiş sınırlayıcı kutular, görüntü segmentasyonu, sınıflandırma, poz tahmini, derinlik tahmini ve nesne izleme görevlerini destekler. Yönlendirilmiş sınırlayıcı kutular hava çalışmalarında özellikle önemlidir; çünkü yukarıdan görülen nesneler her açıyla durabilir. Böylece uçaklar, gemiler, araçlar ve binalar kare kutularla değil, gerçek yönelimleriyle algılanır.

Hava görüntüleri için bilgisayarlı görü

Ultralytics YOLO ile drone ve hava görüntülerini tarım, su ürünleri yetiştiriciliği, çevresel izleme, koruma ve jeo-uzamsal analiz için gerçek zamanlı içgörülere dönüştür.

Dünyanın önde gelen kuruluşlarının güvenini kazandı

Ultralytics YOLO hava görüntülerini nasıl işler?

Görüntü yapay zekâsıyla yukarıdan daha fazlasını gör

Ultralytics YOLO, kuruluşların drone ve diğer hava platformlarıyla çekilen nesneleri algılamasına, sınıflandırmasına, segmentlere ayırmasına ve izlemesine yardımcı olur. Doğru modeller oluştur ve bunları bulutta, uç cihazlarda veya doğrudan otonom sistemlerde devreye al.

Tak-çalıştır dağıtım: Minimum ek yükle dağıtılır, entegrasyon süresini günlere indirir.
Tespit doğruluğu: Nesneler, ortamlar ve dinamik sahnelerde son teknoloji gerçek zamanlı tespit.
5 ms'nin altında çıkarım: 22 dışa aktarma biçimiyle uçta, bulutta veya şirket içinde dağıtım.
Saatler içinde üretime hazır: Pazara sunma süresini kısaltmak için etiketle, eğit ve dağıt.

YOLO'yu lisansla

Görüntü yapay zekâsıyla yukarıdan daha fazlasını gör

Hava görüntüsü iş akışlarından ölçülen sonuçlar

Ultralytics YOLO kullanan hakemli hava görüntüsü çalışmaları; hassas ilaçlama, orman sağlığı ve hava araçlarıyla varlık denetimi alanlarında ölçülen sonuçlar bildiriyor.

Hassas ilaçlama%70

Yalnızca yabani otların olduğu yerlere ilaçlama yap

Ultralytics YOLO8 ile oluşturulan İHA yabani ot haritaları, mısır ve domates tarlalarının %70'inden fazlasında yabani ot bulunmadığını gösterdi; böylece bölgeye özgü ilaçlama bu alanları atlayabilir. Dokuz yabani ot türünde ağırlıklı F1 skoru %97, algılamada mAP değeri 0,93 oldu.

Mesías-Ruiz ve diğerleri, Precision Agriculture, 2026

Orman sağlığı%94,2

Ağaç hastalığını yayılmadan önce tespit et

İHA uzaktan algılama görüntülerinden çam solgunluğu hastalığının tespiti, YOLO11 tabanlı bir algılayıcıda %94,2 hassasiyete ve %88,9 mAP değerine ulaştı; buna, yer araştırmalarının genellikle gözden kaçırdığı hastalığın erken evresindeki enfekte ağaçlar da dahil.

Shi ve diğerleri, Ecology and Evolution, 2025

Hava araçlarıyla varlık denetimi%95,7

Şebeke ölçeğinde sahada doğrulandı

Ultralytics YOLO11 kullanan otonom drone görevleri, Brezilya'nın beş eyaletinde 231 km'lik enerji hattı üzerindeki 2.925 destek yapısını incelerken yedi bileşen ve kusur sınıfında %95,7 mAP50 değerine ulaştı.

Martins ve diğerleri, Sensors, 2026

YOLO26 ile çıkarımı dene

Gerçek zamanlı nesne algılamayı görmek için bir görseli sürükleyip bırak

Girdi

Test etmek için bir görsel yükle veya örneklerden birini seç Crop and Weed Segmentation YOLO26n. Tahmin Belgeleri

Canlı Demo

Bir görseli buraya bırak

veya göz atmak için tıkla

JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP ve daha fazlasını destekler (maks. 10MB)

Ya da bir örnek dene

Güven

0.25

IoU

0.70

Görsel Boyutu

640

Tahmin sonuçları burada görünür.

API anahtarı kimlik doğrulamasıyla özel bir çıkarım uç noktası edinmek için modelini dağıt; ardından aşağıdaki yer tutucu URL'yi ve anahtarı dağıtım değerlerinle değiştir. Dağıtım belgeleri

import requests

# Deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"

# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

Hava görüntülerini eyleme dönüştürülebilir istihbarata çevir

Üretim sürecinin her aşaması için özel olarak tasarlanmış çözümler.

Ürün tespiti ve hassas ilaçlama

Ultralytics YOLO ile daha akıllı püskürtme yap

Hedefli gübre uygulamasını mümkün kılmak, kimyasal kullanımını azaltmak ve sağlıklı bitkileri korumak için ekinleri ve yabani otları gerçek zamanlı olarak belirlemede Ultralytics YOLO'dan yararlan.

Yabani ot belirleme: Değişen tarla koşullarında ekinlerin arasındaki yabani otları tespit et.
Hedefli uygulama: Hassas püskürtmeyi tarlanın tamamına değil, doğrudan belirli bitkilerin konumlarına yönlendir.
Kimyasal kullanımını azaltma: Seçici püskürtme ile herbisit maliyetlerini ve çevresel etkiyi düşür.

Ultralytics YOLO ile daha akıllı püskürtme yap

22 dışa aktarma biçiminden birini seç

Bir kez eğit, uç mikrodenetleyicilerden bulut GPU kümelerine kadar her yerde dağıt.

Görsel yapay zekâyla sektörleri dönüştürüyoruz

Fabrika sahalarından ameliyathanelere kadar Ultralytics, görsel verileri gerçek zamanlı kararlara dönüştürüyor.

RTM, Ultralytics YOLO26 ile çıkarım maliyetini %28 düşürüyor

RTM'nin fabrika güvenliğini 7/24 izlemek için Ultralytics YOLO26'yı nasıl kullandığını, üreticilerin zaten sahip olduğu donanımlarda çıkarım maliyetini %28 düşürdüğünü öğren.

Hava görüntüleri için bilgisayarlı görü

Görüntü yapay zekâsıyla yukarıdan daha fazlasını gör

Hava görüntüsü iş akışlarından ölçülen sonuçlar

Yalnızca yabani otların olduğu yerlere ilaçlama yap

Ağaç hastalığını yayılmadan önce tespit et

Şebeke ölçeğinde sahada doğrulandı

YOLO26 ile çıkarımı dene

Hava görüntülerini eyleme dönüştürülebilir istihbarata çevir

Ultralytics YOLO ile daha akıllı püskürtme yap

22 dışa aktarma biçiminden birini seç

Görsel yapay zekâyla sektörleri dönüştürüyoruz

RTM, Ultralytics YOLO26 ile çıkarım maliyetini %28 düşürüyor

SK Godelius, Ultralytics YOLO ile maden konveyörlerinde 3.400 kusur tespit ediyor

Camerite, Ultralytics YOLO ile geliştirme süresini %25,2 kısaltıyor

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 azaltıyor

mtrail'in TrainVision çözümü, demir yolu verilerinin toplanma süresini neredeyse %100 kısaltıyor

Glacier Robotics, ABD'deki geri dönüşüm tesislerinde PET sızıntısını %70 azalttı

SOHGA, Ultralytics YOLO ile otopark izleme süresini %30 azaltıyor

Scaleout, Ultralytics YOLO ile model güncellemelerini haftalardan saatlere indiriyor

RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ile deniz ürünleri kalite kontrolünü 1 hafta daha hızlı devreye alıyor

Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resiflerin korunmasını ilerletiyor

Volley, Ultralytics YOLO ile kortlarda 250'den fazla yapay zekâ antrenman cihazına güç veriyor

WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera’nın AI Hızlandırıcısı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor

Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüşü analizi sunuyor

Pixelabs, Ultralytics YOLO destekli otomasyonla %95 duyarlılık elde ediyor

SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770K'dan fazla görüntüyü işleyerek saha güvenliğini artırıyor

Chef Robotics, Ultralytics YOLO kullanarak fazla ürün vermeyi %67 azaltıyor

Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile ödeme kuyruklarını %43 kısaltıyor

MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemesinde %96'dan fazla çalışma süresine ulaşıyor

Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor

eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile enerji hattı inceleme süresini yarıya indiriyor

Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak uçta 34 FPS AI çıkarımı sağlıyor

STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu çıkarım başına yalnızca 9,4 mJ ile bir MCU'da çalıştırıyor

Specialvideo, Ultralytics YOLO ile gıda denetimi doğruluğunu %99'a çıkarıyor

Vivity AI, Ultralytics YOLO ile endüstriyel operasyonlarda yılda 5 milyon dolardan fazla tasarruf sağlıyor

Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile yapay zekâ destekli kamera lisanslarını 10 bine çıkarıyor

Prezent, Ultralytics YOLO ile slayt algılama doğruluğunu %34 artırıyor

ALYCE, Ultralytics YOLO ile trafik yapay zekâsı çıkarımını %20 hızlandırıyor

Kiwitron, Ultralytics YOLO ile endüstriyel tehlikeleri 30 m uzaktan algılıyor

RTM, Ultralytics YOLO26 ile çıkarım maliyetini %28 düşürüyor

SK Godelius, Ultralytics YOLO ile maden konveyörlerinde 3.400 kusur tespit ediyor

Camerite, Ultralytics YOLO ile geliştirme süresini %25,2 kısaltıyor

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 azaltıyor

mtrail'in TrainVision çözümü, demir yolu verilerinin toplanma süresini neredeyse %100 kısaltıyor

Glacier Robotics, ABD'deki geri dönüşüm tesislerinde PET sızıntısını %70 azalttı

SOHGA, Ultralytics YOLO ile otopark izleme süresini %30 azaltıyor

Scaleout, Ultralytics YOLO ile model güncellemelerini haftalardan saatlere indiriyor

RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ile deniz ürünleri kalite kontrolünü 1 hafta daha hızlı devreye alıyor

Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resiflerin korunmasını ilerletiyor

Volley, Ultralytics YOLO ile kortlarda 250'den fazla yapay zekâ antrenman cihazına güç veriyor

WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera’nın AI Hızlandırıcısı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor

Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüşü analizi sunuyor

Pixelabs, Ultralytics YOLO destekli otomasyonla %95 duyarlılık elde ediyor

SiteAssist, Ultralytics YOLO ile 770K'dan fazla görüntüyü işleyerek saha güvenliğini artırıyor

Chef Robotics, Ultralytics YOLO kullanarak fazla ürün vermeyi %67 azaltıyor

Cali Intelligence, Ultralytics YOLO ile ödeme kuyruklarını %43 kısaltıyor

MarineSitu, Ultralytics YOLO kullanarak su altı izlemesinde %96'dan fazla çalışma süresine ulaşıyor

Theia Scientific, Ultralytics YOLO ile mikroskopi analizini 43 kat hızlandırıyor

eSmart Systems, Ultralytics YOLO ile enerji hattı inceleme süresini yarıya indiriyor

Axelera AI, Ultralytics YOLO kullanarak uçta 34 FPS AI çıkarımı sağlıyor

STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu çıkarım başına yalnızca 9,4 mJ ile bir MCU'da çalıştırıyor

Specialvideo, Ultralytics YOLO ile gıda denetimi doğruluğunu %99'a çıkarıyor

Vivity AI, Ultralytics YOLO ile endüstriyel operasyonlarda yılda 5 milyon dolardan fazla tasarruf sağlıyor

Videologic Analytics, Ultralytics YOLO ile yapay zekâ destekli kamera lisanslarını 10 bine çıkarıyor

Prezent, Ultralytics YOLO ile slayt algılama doğruluğunu %34 artırıyor

ALYCE, Ultralytics YOLO ile trafik yapay zekâsı çıkarımını %20 hızlandırıyor

Kiwitron, Ultralytics YOLO ile endüstriyel tehlikeleri 30 m uzaktan algılıyor

RTM, Ultralytics YOLO26 ile çıkarım maliyetini %28 düşürüyor

SK Godelius, Ultralytics YOLO ile maden konveyörlerinde 3.400 kusur tespit ediyor

Camerite, Ultralytics YOLO ile geliştirme süresini %25,2 kısaltıyor

OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11 ile proje gecikmelerini %20 azaltıyor

mtrail'in TrainVision çözümü, demir yolu verilerinin toplanma süresini neredeyse %100 kısaltıyor

Glacier Robotics, ABD'deki geri dönüşüm tesislerinde PET sızıntısını %70 azalttı

SOHGA, Ultralytics YOLO ile otopark izleme süresini %30 azaltıyor

Scaleout, Ultralytics YOLO ile model güncellemelerini haftalardan saatlere indiriyor

RapiD Engineering, Ultralytics YOLO ile deniz ürünleri kalite kontrolünü 1 hafta daha hızlı devreye alıyor

Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resiflerin korunmasını ilerletiyor

Volley, Ultralytics YOLO ile kortlarda 250'den fazla yapay zekâ antrenman cihazına güç veriyor

WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO ve Axelera’nın AI Hızlandırıcısı ile güvenlik ihlallerini %28 azaltıyor

Stride, Ultralytics YOLO ile 1 dakikalık at yürüyüşü analizi sunuyor