RGB kameralardan LiDAR sensörlerine kadar, farklı sektörlerdeki çeşitli uygulamalarda farklı bilgisayarlı görü kamerası türlerinin nasıl kullanıldığını keşfedin.
Veri, algoritma ve bilgi işlem gücü gibi birçok teknik faktör, bir yapay zeka (YZ) uygulamasının başarısına katkıda bulunur. Özellikle, makinelerin görüntüleri ve videoları analiz etmesini ve anlamasını sağlamaya odaklanan bir YZ alt alanı olan bilgisayarla görmede, en kritik faktörlerden biri girdi veya veri kaynağıdır: kamera. Bir bilgisayarla görme uygulaması için kullanılan kameraların kalitesi ve türü, YZ modellerinin performansını doğrudan etkiler.
Doğru kamerayı seçmek çok önemlidir çünkü farklı bilgisayarla görme görevleri farklı türde görsel veriler gerektirir. Örneğin, yüz tanıma gibi ince yüz ayrıntılarının hassasiyetle yakalanması gereken uygulamalar için yüksek çözünürlüklü kameralar kullanılır. Buna karşılık, daha düşük çözünürlüklü kameralar, karmaşık ayrıntılardan çok daha geniş desenlere bağlı olan kuyruk izleme gibi görevler için kullanılabilir.
Günümüzde, her biri belirli ihtiyaçları karşılamak üzere tasarlanmış birçok kamera türü mevcuttur. Aralarındaki farkları anlamak, bilgisayarlı görü inovasyonlarınızı optimize etmenize yardımcı olabilir. Şimdi çeşitli bilgisayarlı gör ü kamerası türlerini ve bunların farklı sektörlerdeki uygulamalarını inceleyelim.
RGB (kırmızı, yeşil ve mavi) kameralar bilgisayarla görme uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Görünür spektrumda 400 ila 700 nanometre (nm) arasındaki dalga boylarında görüntüler yakalarlar. Bu görüntüler insanların görme şekline benzediğinden, RGB kameralar insan benzeri görüşün yeterli olduğu durumlarda nesne algılama, örnek segmentasyonu ve poz tahmini gibi birçok görev için kullanılır.
Bu görevler genellikle nesnelerin iki boyutlu (2D) bir perspektiften tanımlanmasını ve tespit edilmesini içerir; burada doğru sonuçlar için derinlik yakalamak gerekli değildir. Ancak, 3D nesne algılama veya robotikte olduğu gibi bir uygulama derinlik bilgisi gerektirdiğinde RGB-D (Kırmızı, Yeşil, Mavi ve Derinlik) kameralar kullanılır. Bu kameralar RGB verilerini derinlik sensörleriyle birleştirerek 3D ayrıntıları yakalar ve gerçek zamanlı derinlik ölçümleri sağlar.
RGB-D kameraların kullanışlı olabileceği ilginç bir uygulama, perakende mağazalarında giderek daha popüler hale gelen bir konsept olan sanal denemelerdir. Basitçe söylemek gerekirse, RGB-D kameralar ve sensörlerle entegre edilmiş akıllı ekranlar, bir müşterinin boyu, vücut şekli ve omuz genişliği gibi ayrıntıları toplayabilir. Sistem, bu bilgileri kullanarak kıyafetleri müşterinin canlı görüntüsü üzerine dijital olarak yerleştirebilir. Örnek segmentasyonu ve poz tahmini gibi bilgisayarla görme görevleri, müşterinin vücudunu doğru bir şekilde tespit etmek ve kıyafetleri gerçek zamanlı olarak oranlarına uyacak şekilde hizalamak için görsel verileri işleyebilir.
Sanal denemeler, müşterilere bir kıyafetin nasıl oturacağına dair 3 boyutlu bir görünüm sunar ve bazı sistemler daha gerçekçi bir deneyim için kumaşın nasıl hareket edeceğini bile taklit edebilir. Bilgisayar görüşü ve RGB-D kameralar, müşterilerin deneme odasını atlamasını ve kıyafetleri anında denemesini mümkün kılıyor. Zaman kazandırır, stilleri ve bedenleri karşılaştırmayı kolaylaştırır ve genel alışveriş deneyimini iyileştirir.
Stereo kameralar, farklı açılardan görüntüleri karşılaştırarak derinliği yakalamak için birden fazla görüntü sensörü kullanan bir kamera türüdür. Tek sensörlü sistemlere göre daha doğrudurlar. Bu arada, Uçuş Süresi (ToF) kameraları veya sensörleri, nesnelerden seken ve sensöre geri dönen kızılötesi ışık yayarak mesafeleri ölçer. Işığın geri dönmesi için geçen süre, mesafeyi belirlemek için kameranın işlemcisi tarafından hesaplanır.
Bazı durumlarda, stereo kameralar ToF sensörleriyle entegre edilerek derinlik bilgilerini hızlı ve yüksek hassasiyetle yakalamak için her iki cihazın güçlü yönleri birleştirilir. Bir ToF sensörünün gerçek zamanlı mesafe ölçümleri ile bir stereo kameranın ayrıntılı derinlik algısının birleşimi, hem hızın hem de doğruluğun hayati önem taşıdığı otonom araçlar ve tüketici elektroniği gibi uygulamalar için idealdir.
Farkında bile olmadan bir Uçuş Süresi (ToF) kamerası kullanmış olabilirsiniz. Aslında, Samsung, Huawei ve Realme gibi markaların popüler akıllı telefonları derinlik algılama yeteneklerini geliştirmek için genellikle ToF sensörleri içerir. Bu kameraların sağladığı hassas derinlik bilgisi, özne keskin odakta kalırken arka planın bulanıklaştırıldığı popüler bokeh efektini oluşturmak için kullanılır.
ToF sensörleri, hareket tanıma ve artırılmış gerçeklik (AR) gibi fotoğrafçılığın ötesindeki diğer uygulamalar için de gerekli hale geliyor. Örneğin, Samsung Galaxy S20 Ultra ve Huawei P30 Pro gibi telefonlar bu sensörleri kullanarak 3D derinliği gerçek zamanlı olarak haritalandırıyor ve hem fotoğrafçılığı hem de etkileşimli deneyimleri geliştiriyor.
Termal kameralar, adından da anlaşılacağı gibi, imalat endüstrileri ve otomobil fabrikaları da dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda ısı tespiti için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu kameralar sıcaklığı ölçer ve çok yüksek veya çok düşük kritik ısı seviyeleri tespit ettiklerinde kullanıcıları uyarmak için kullanılabilir. İnsan gözüyle görülemeyen kızılötesi radyasyonu tespit ederek hassas sıcaklık okumaları sağlarlar. Genellikle kızılötesi kameralar olarak adlandırılan bu cihazların kullanım alanları endüstriyel ortamların ötesine de uzanır. Örneğin, termal kameralar hayvan sağlığını izlemek için tarımda, ısı sızıntılarını belirlemek için bina denetimlerinde ve sıcak noktaları bulmak için yangınla mücadel ede de kullanılır.
Üretim tesislerindeki veya petrol ve gaz kulelerindeki makineler ve elektrik sistemleri genellikle sürekli çalışır ve yan ürün olarak ısı üretir. Zamanla motorlar, rulmanlar veya elektrik devreleri gibi bileşenlerde aşırı ısı birikimi meydana gelebilir ve bu da potansiyel olarak ekipman arızasına veya güvenlik tehlikelerine yol açabilir.
Termal kameralar, anormal sıcaklık artışlarını erken tespit ederek operatörlerin bu sistemleri izlemesine yardımcı olabilir. Aşırı ısınan bir motor bakım için programlanabilir ve maliyetli arızalar önlenebilir. Termal görüntülemeyi düzenli denetimlere entegre ederek endüstriler kestirimci bakım uygulayabilir, arıza süresini azaltabilir, ekipman ömrünü uzatabilir ve daha güvenli bir çalışma ortamı sağlayabilir. Genel olarak tesis performansı iyileştirilebilir ve beklenmedik arıza riski en aza indirilebilir.
Yüksek hızlı kameralar saniyede 10.000'den fazla kare (FPS) yakalayacak şekilde tasarlanmıştır, böylece hızlı hareketleri olağanüstü doğrulukla işleyebilirler. Örneğin, ürünler bir üretim hattında hızla hareket ettiğinde, bunları izlemek ve herhangi bir anormalliği tespit etmek için yüksek hızlı kameralar kullanılabilir.
Öte yandan, ağır çekim kameralar yüksek kare hızlarında çekim yapmak ve ardından oynatma hızını düşürmek için kullanılabilir. Bu, izleyicilerin genellikle gerçek zamanlı olarak gözden kaçan ayrıntıları gözlemlemesini sağlar. Bu kameralar ateşli silahların ve patlayıcı maddelerin performansını değerlendirmek için kullanılır. Karmaşık hareketleri yavaşlatma ve analiz etme yeteneği bu tür uygulamalar için idealdir.
Bazı durumlarda, yüksek hızlı ve yavaş çekim kameraların birleştirilmesi, aynı olay içindeki hızlı ve yavaş hareket eden nesnelerin ayrıntılı analizine yardımcı olabilir. Diyelim ki bir golf oyununu analiz ediyoruz. Yüksek hızlı kameralar bir golf topunun hızını ölçebilirken, ağır çekim kameralar bir golfçünün vuruş hareketlerini ve vücut kontrolünü analiz edebilir.
Multispektral kameralar, ultraviyole ve kızılötesi de dahil olmak üzere ışık spektrumunun birden fazla dalga boyunu tek bir çekimde kaydedebilen özel cihazlardır. Multispektral görüntüleme, geleneksel kameraların yakalayamadığı değerli ayrıntılı veriler sağlar. Daha da dar ve sürekli ışık bantlarını yakalayan hiperspektral kameralara benzer şekilde, multispektral kameralar tarım, jeoloji, çevresel izleme ve tıbbi görüntüleme gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, sağlık hizmetlerinde, multispektral kameralar birden fazla dalga boyunda görüntü yakalayarak farklı dokuların görselleştirilmesine yardımcı olabilir.
Benzer şekilde, multispektral görüntülemeyle donatılmış dronlar da tarımda önemli adımlar atıyor. Sağlıksız bitkileri ya da böcek ve zararlılardan etkilenenleri erken bir aşamada tespit edebiliyorlar. Bu kameralar yakın kızılötesi spektrumu analiz edebilir ve sağlıklı bitkiler genellikle sağlıksız muadillerine göre daha fazla yakın kızılötesi ışık yansıtır. Tarımda bu tür yapay zeka tekniklerini benimseyen çiftçiler, verimi artırmak ve ürün kaybını azaltmak için karşı önlemleri erkenden uygulayabilir.
LiDAR (Light Detection and Ranging) kameralar, 3D haritalar oluşturmak ve nesneleri uzaktan tespit etmek için lazer darbeleri kullanır. Sis, yağmur, karanlık ve yüksek sıcaklıklar gibi birçok koşulda etkilidirler, ancak yağmur veya sis gibi ağır hava koşulları performanslarını etkileyebilir. LiDAR, navigasyon ve engel tespiti için sürücüsüz otomobiller gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
LiDAR otomobilin gözleri gibi hareket ederek lazer darbeleri gönderir ve bunların ne kadar sürede geri döndüğünü ölçer. Bu bilgiler aracın mesafeleri hesaplamasına ve arabalar, yayalar ve trafik sinyalleri gibi nesneleri tanımlamasına yardımcı olarak daha güvenli sürüş için 360 derecelik bir görünüm sağlar.
Bilgisayarla görme söz konusu olduğunda kameralar, makinelerin dünyayı insanlarınkine benzer şekilde görmesini ve yorumlamasını sağlayan gözler olarak hizmet eder. Doğru kamera türünü seçmek, farklı bilgisayarla görme uygulamalarının başarısının anahtarıdır. Standart RGB kameralardan gelişmiş LiDAR sistemlerine kadar her tür, belirli görevlere uygun benzersiz özellikler sunar. Geliştiriciler ve araştırmacılar, kamera teknolojilerinin çeşitliliğini ve kullanım alanlarını anlayarak, karmaşık gerçek dünya zorluklarının üstesinden gelmek için bilgisayarla görme modellerini daha iyi optimize edebilirler.
GitHub depomuza göz atarak yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin. Sizin gibi düşünen diğer Yapay Zeka meraklıları ile bağlantı kurmak için topluluğumuza katılın. Çözüm sayfalarımızda sağlık ve üretim alanlarındaki yapay görme uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
