Gözetim, tarım ve üretim gibi gerçek zamanlı uygulamalarda nesne takibi için Ultralytics YOLO11 adresinin nasıl kullanılacağına daha yakından bakarken bize katılın.
Diyelim ki kalite kontrolü sağlamak ve iş akışı verimliliğini artırmak için bir üretim tesisinde montaj hattındaki bileşenlerin hareketini izlemek ve takip etmek istiyorsunuz. Bunun için genellikle manuel denetimler veya öğeleri izlemek için temel sensörlerin kullanılması gerekir ki bu da zaman alıcı ve hatalara açık olabilir. Ancak, bu süreci otomatikleştirmek ve geliştirmek için bilgisayarla görme ve nesne izleme kullanılabilir.
Nesne izleme, bir videodaki nesneleri tespit etmeye, tanımlamaya ve izlemeye yardımcı olan bir bilgisayarla görme görevidir. Çiftliklerdeki hayvanların izlenmesinden perakende mağazalarındaki güvenlik ve gözetime kadar çok çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. Bir videoda izlenen nesneler, kullanıcının video karesi içinde tam olarak nerede bulunduklarını ve algılandıklarını görmesine yardımcı olmak için genellikle sınırlayıcı kutular kullanılarak görselleştirilir.
Ultralytics'un yıllık hibrit etkinliği olan YOLO Vision 2024 (YV24) sırasında lanse edildi, Ultralytics YOLO11 nesne takibi de dahil olmak üzere çok çeşitli Vision AI görevlerini yerine getirebilen bir bilgisayarla görme modelidir. Bu makalede, nesne izlem enin nasıl çalıştığını keşfedecek ve gerçek dünyadaki uygulamaları tartışacağız. Ayrıca, nesne takibini aşağıdakileri kullanarak nasıl deneyebileceğinize de bir göz atacağız YOLO11. Hadi başlayalım!
Nesne izleme, önemli bir bilgisayarla görme tekniğidir. Bir videodaki nesnelerin zaman içinde tanımlanmasını ve izlenmesini mümkün kılar. Nesne izleme, başka bir bilgisayarla görme görevi olan nesne algılamaya çok benzer görünebilir. İkisi arasındaki temel fark, video karelerini nasıl ele aldıklarında yatar. Nesne algılama, her kareye ayrı ayrı bakar, önceki veya sonraki kareleri dikkate almadan nesneleri tanımlar ve sınıflandırır. Öte yandan nesne izleme, aynı nesneleri zaman içinde takip ederek ve hareketlerini izleyerek kareler arasındaki noktaları birleştirir.
İşte nesne izlemenin nasıl çalıştığına dair daha ayrıntılı bir kılavuz:
Ultralytics BoT-SORT ve ByteTrack gibi gelişmiş izleme algoritmalarından yararlanarak gerçek zamanlı nesne izlemeyi destekler. Ayrıca segmentasyon ve poz tahmini YOLO11 modelleriyle sorunsuz bir şekilde çalışarak çok çeşitli izleme görevleri için esnek bir araç haline gelir.
Ultralytics YOLO11 modelinin çok yönlü yetenekleri, birçok sektörde geniş bir yelpazede olası uygulamaların önünü açmaktadır. Şimdi bazı YOLO11 nesne izleme kullanım örneklerine daha yakından bakalım.
Nesne takibi, sürücüsüz araçların güvenli ve verimli bir şekilde çalışmasına yardımcı olmak için çok önemlidir. Bu araçların durmak, dönmek veya şerit değiştirmek gibi gerçek zamanlı kararlar verebilmek için çevrelerini sürekli olarak anlamaları gerekir. Nesne algılama, aracın çevresindeki yayalar, bisikletliler, diğer araçlar ve trafik işaretleri gibi temel unsurları tanımlamasını sağlar. Ancak bu nesneleri tek bir anda tespit etmek güvenli navigasyon için yeterli değildir.
Nesne takibi burada devreye giriyor. Aracın bu nesneleri zaman içinde takip etmesini ve hareketlerini birden fazla kare boyunca izlemesini sağlar. Örneğin, otonom araçların bir yayanın nereye gittiğini tahmin etmesine, yakındaki araçların hızını ve yönünü izlemesine veya bir trafik ışığının değişmediğini fark etmesine yardımcı olur. Algılama ve izlemeyi birleştirerek, sürücüsüz araçlar çevrelerindeki nesnelerin hareketini tahmin edebilir, proaktif olarak yanıt verebilir ve güvenli ve sorunsuz bir şekilde sürüş yapabilir.
Sığır gibi bir çiftlikteki hayvanların izlenmesi, etkili yönetim için hayati önem taşır, ancak sıkıcı ve zaman alıcı bir görev olabilir. Sensör veya etiket kullanmak gibi geleneksel yöntemlerin genellikle dezavantajları vardır. Bu cihazlar takıldıklarında hayvanları strese sokabilir ve düşmeye veya hasar görmeye meyillidir, bu da takibi aksatır.
Bilgisayarla görme, çiftçilerin fiziksel etiketlere ihtiyaç duymadan hayvanları izlemesi ve takip etmesi için daha iyi bir çözüm sunar. Nesne takibi, çiftçilere hayvanların davranışları ve sağlıkları hakkında değerli bilgiler verebilir. Örneğin, bir hayvanın yürüme şeklini etkileyen topallık gibi durumların tespit edilmesine yardımcı olabilir. Nesne takibini kullanarak, çiftçiler hareketlerdeki ince değişiklikleri tespit edebilir ve sağlık sorunlarını erkenden ele alabilir.
Bilgisayarla görme, sağlık takibinin ötesinde, çiftçilerin sosyal etkileşimler, yeme alışkanlıkları ve hareket kalıpları gibi diğer davranışları anlamalarına da yardımcı olabilir. Bu bilgiler sürü yönetimini iyileştirebilir, yemleme programlarını optimize edebilir ve hayvanların genel refahını destekleyebilir. El emeğini azaltarak ve hayvanlar için stresi en aza indirerek, bilgisayarla görmeye dayalı izleme modern çiftçilik için pratik ve verimli bir araçtır.
Nesne takibinin imalat sektöründe birçok kullanım alanı vardır. Örneğin, nesne algılama ve izleme sistemleri üretim hatlarını izleyebilir. Ürünler veya hammaddeler bir konveyör bandı üzerinde hareket ederken kolayca izlenebilir ve sayılabilir. Bu sistemler ayrıca ek görevleri yerine getirmek için diğer bilgisayarla görme sistemleriyle entegre edilebilir. Örneğin, kusurlu bir ürün bir kusur algılama sistemi kullanılarak tanımlanabilir ve düzgün bir şekilde ilgilenildiğinden emin olmak için nesne izleme kullanılarak izlenebilir.
Nesne takibinin üretimdeki bir diğer önemli uygulaması da güvenlikle ilgilidir. Nesne izleme sistemleri, potansiyel olarak tehlikeli üretim ortamlarındaki işçileri tespit etmek ve izlemek için kullanılabilir. Tehlikeli bölgeler bilgisayarlı görüş sistemleri kullanılarak işaretlenebilir ve sürekli olarak izlenebilir ve işçiler (takip edilen) bu alanlara yaklaştığında amirler bilgilendirilebilir. Bu tür güvenlik sistemleri aynı zamanda ekipmanı tespit etmek ve izlemek için de kullanılabilir ve hırsızlık olasılığını önler.
Gerçek zamanlı nesne takibi, güvenlik ve gözetim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sistemler halka açık yerleri, ulaşım merkezlerini ve alışveriş merkezleri gibi büyük perakende ortamlarını izlemek için kullanılabilir. Büyük, kalabalık alanlar bu teknolojiyi şüpheli bireyleri veya kalabalık davranışlarını izlemek için kullanabilir ve kesintisiz bir gözetim çözümü sağlar. Örneğin, pandemi sırasında, kalabalık alanları izlemek ve insanların sosyal mesafeyi koruduğundan emin olmak için nesne izleme sistemleri kullanıldı.
Nesne takibi aynı zamanda trafik gözetiminde de kullanılabilir. Nesne takibi, araçların nasıl davrandığını izlemeyi ve analiz etmeyi, kazaları veya suçları önlemeye yardımcı olmak için olağandışı veya şüpheli eylemleri gerçek zamanlı olarak tespit etmeyi mümkün kılar. Hız tahmin sistemleri buna iyi bir örnektir. Hızını belirlemek için bir aracı tespit ve takip edebilirler.
Nesne izleme uygulamalarından bazılarını keşfettiğimize göre, şimdi Ultralytics YOLO11 modelini kullanarak bunu nasıl deneyebileceğinizi tartışalım.
Başlamak için pip, conda veya Docker kullanarak Ultralytics Python paketini yükleyin. Kurulum sırasında herhangi bir zorlukla karşılaşırsanız, Ortak Sorunlar Kılavuzumuz yararlı sorun giderme ipuçları sunar.
Paketi başarıyla yükledikten sonra aşağıdaki kodu çalıştırın. Bu kod, Ultralytics YOLO11 modelinin nasıl yükleneceğini ve bir video dosyasındaki nesneleri izlemek için nasıl kullanılacağını özetlemektedir. Kodda kullanılan model "yolo11n.pt" dir. 'n', YOLO11 modelinin en küçük varyantı olan Nano'yu temsil etmektedir. Ayrıca küçük, orta, büyük ve ekstra büyük olmak üzere seçilebilecek başka model çeşitleri de vardır.
Önceden eğitilmiş bir model yerine özel olarak eğitilmiş bir model kullanmayı da seçebilirsiniz. Özel eğitim, önceden eğitilmiş bir modelin özel uygulamanıza uyacak şekilde ince ayarlanmasını içerir.
Daha önce de belirtildiği gibi, nesne izleme aşağıdaki YOLO11 modelleri için desteklenmektedir: nesne algılama, poz tahmini ve örnek segmentasyonu. İzlemeyi içeren belirli bir uygulamanız varsa, uygulamanıza bağlı olarak bu modellerden herhangi birini özel olarak eğitebilirsiniz. Ultralytics Python paketini veya kodsuz platform olan Ultralytics HUB'ı kullanarak bir modeli özel olarak eğitebilirsiniz.
Ultralytics YOLO11 videolardaki nesneleri izlemek için harika bir araçtır ve sürücüsüz arabalar, tarım, üretim ve güvenlik gibi birçok farklı alanda kullanılabilir. Nesneleri gerçek zamanlı olarak tespit ve takip edebilir, işletmelerin ve endüstrilerin çalışanlarını ve ekipmanlarını takip etmelerine yardımcı olur. Modelin kullanımı kolaydır ve özel ihtiyaçlar için özelleştirilebilir, bu da onu bilgisayarla görme yeteneklerini sorunsuz bir şekilde benimsemek isteyen herkes için iyi bir seçenek haline getirir.
Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda sürücüsüz otomobiller ve tarım alanındaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
