Sıkça Sorulan Sorular

Nesne tespiti, bir görüntü veya videodaki nesneleri tanımlayan ve konumlandıran, bunların etrafına sınırlayıcı kutular çizen bir bilgisayarlı görü tekniğidir.

YOLOv8, YOLO-NAS, Faster R-CNN ve SSD güncel olarak nesne tespiti için yaygın kullanılan mimarilerdir.

TensorFlow, PyTorch ve Ultralytics YOLO gibi frameworkler, son teknoloji nesne tespiti modellerini destekleyen popüler seçeneklerdir.

Gerçekçi senaryolara sahip, yüksek kaliteli ve doğru etiketlenmiş veri setleri, iş sağlığı ve güvenliği uygulamalarında sağlam nesne tespiti için gereklidir.

Dönüştürücü tabanlı modeller (ör. DETR), kendiliğinden denetimli öğrenme, uç AI dağıtımı ve IoT verileriyle birleştirilen çok modlu sistemler son trendler arasındadır.

Nesne tespiti, tehlikeli alanların otomatik izlenmesini, kişisel koruyucu ekipmanın (KKE) tespitini ve güvensiz davranışların belirlenmesini sağlayarak iş yeri güvenliğini artırır.

Evet, nesne tespiti işçilerin baret takıp takmadığını güvenilir şekilde tespit edebilir ve anlık olarak takip edebilir.

Nesne tespiti yapılan kameralar, kısıtlı alanlara giren personel veya araçları belirleyip takip eder ve ihlal durumunda uyarı verir.

Evet, nesne tespiti forklift, çalışan ve engelleri gerçek zamanlı tespit ederek çarpışma önleme sistemlerinde kullanılabilir.

Modeller, baret, yelek, maske ve eldiven gibi KKE ekipmanlarını tanıyacak şekilde eğitilir ve otomatik uygunluk kontrolü yapılır.

Evet, nesne tespiti ile işyerinde güvenlik tabelalarının varlığı ve konumu takip edilebilir.

Nesne tespiti, belirli aletleri tanıyacak şekilde eğitilerek hassas alanlarda başıboş veya yanlış bırakılan ekipmanları tespit edebilir.

Gerçek zamanlı nesne tespiti için genellikle GPU hızlandırma, uç AI cihazları (ör. NVIDIA Jetson, Intel Movidius) veya yüksek performanslı CPU'lar gereklidir.

Uç cihazlar, lokal sunucular ve bulut tabanlı platformlar; gecikme ve gizlilik gereksinimlerine göre başlıca dağıtım seçenekleridir.

Evet, ancak performans kamera kalitesine ve veri setinin çeşitliliğine bağlıdır. Kızılötesi veya termal kameralar düşük ışık koşullarında başarıyı artırır.

En sık karşılaşılan zorluklar; örtüşme, değişken aydınlatma, kamera yerleşimi ve gerçek dünya koşullarına dayanıklı modellerin gerekliliğidir.

Evet, yangın ve duman veri setleriyle eğitilmiş nesne tespiti modelleri hızlı tespit ve erken uyarı sağlayabilir.

Nesne tespiti, kamera görüntüsünde insanları bularak kişiler arasındaki mesafenin otomatik olarak ölçülmesini ve takibini sağlar.

Nesne tespiti, poz tahmini veya aktivite tanıma ile birleştirilerek düşme, kayma veya anormal olayları belirleyebilir.

Evet, yüksek çözünürlüklü kameralar ve özel modellerle el pozisyonları izlenerek yaralanmalar önlenebilir.

Modeller, tehlikeli alanlara giren veya bulunan kişileri tespit edip sayarak tahliye ve erişim kontrolüne destek olur.

Gerçek zamanlı durumsal farkındalık sağlar, insan ve tehlike varlığını tespit eder, otomatik olay raporlamayı destekler.

Doğruluk; model, veri seti kalitesi ve ortam koşullarına bağlıdır. İlgili veriyle eğitilmiş ve kaliteli etiketlenmiş modeller, spesifik ortamlarda daha iyi performans gösterir.

Düzenli model yeniden eğitimi, güncel veriyle çalışma, etiketleme kalitesinin artırılması ve gelişmiş modellerin kullanılması yanlış pozitifleri azaltır.

Tespit edilen olaylar, API entegrasyonları veya IoT cihazları aracılığıyla alarm, bildirim veya otomatik durdurma tetikleyebilir.