Ultralytics YOLO11 'in işletmelerin eski sistemleri yapay zeka destekli bilgisayar görüşü ile izlemelerine, verimliliği artırmalarına ve yükseltme maliyetlerini azaltmalarına nasıl yardımcı olabileceğini görün.
.webp)
Özellikle imalat, endüstriyel otomasyon, havacılık, telekomünikasyon ve enerji sektörlerinde faaliyet gösteren birçok işletme, günlük operasyonları için eski sistemlere bağımlıdır. Ancak bu eski sistemlerin bakımı genellikle yüksek maliyetler ve teknik zorluklarla birlikte gelir. Buna rağmen, şirketlerin eski sistemleri kullanmaya devam etmelerinin ana nedeni, iş akışlarına derinlemesine gömülü olmalarıdır.
İşletmelerin neredeyse üçte ikisi eski sistemlerin bakımı ve yükseltilmesi için 2 milyon doların üzerinde harcama yapıyor. Bu eski sistemler, otomasyon ve gerçek zamanlı analitiğin öncelikli olmadığı farklı bir zaman için inşa edilmiştir. İşletmeler eskiden manuel süreçlere veya modası geçmiş izleme araçlarına güveniyordu, bu da verimsizliğe ve daha yüksek operasyonel risklere yol açıyordu. Sonuç olarak, birçok işletme kendilerini bu eski sistemlere takılıp kalmış, önemli kesintiler olmadan daha modern çözümlere kolayca geçiş yapamaz halde buluyor.
İşte bu noktada, bilgisayarların görsel verileri anlamasını ve analiz etmesini sağlayan yapay zeka ve bilgisayarla görme devreye girerek yardımcı olabilir. Özellikle, aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLO11 sayaçlar ve göstergeler gibi eski sistemleri tespit etmek ve izlemek için kullanılabilir.
Bu makalede, YOLO11 'in eski sistem izlemede nasıl kullanılabileceğini, faydalarını ve işletmelerin bunu mevcut iş akışlarına nasıl kolayca entegre edebileceklerini inceleyeceğiz.
Eski sistemler birçok sektör için hayati önem taşır, ancak bunları dijital sistemlere dönüştürmek her zaman kolay değildir. Bu sistemleri modernize etmek verimliliği artırmak ve riskleri azaltmak için önemlidir. İşte işletmelerin eski sistemleri güncellerken karşılaştıkları teknik ve çevresel zorluklardan bazıları:
Birçok eski makine, dijital sistemlere bağlanamayan analog kadranlar, sayaçlar ve göstergeler kullanır. Vision AI çözümleri bu cihazları izlemek için kameraları kullanabilir ve görüntüler gerçek zamanlı olarak işlenerek kolay izleme ve raporlama için okumaları dijital kayıtlara dönüştürebilir.
Bunun için bilgisayarla görmeyi kullanmanın faydalarından biri, operasyonel sorunların neredeyse anında tespit edilebilmesidir. Acil durumlarda, değerler güvenli sınırları aştığında otomatik uyarılar operatörleri bilgilendirebilir.
Bunun yanı sıra, bilgisayarla görme daha ekonomik bir seçenektir. Kameralar kurmak ve bu görüntüleri analiz etmek için bir yapay zeka sistemi uygulamak, geleneksel yükseltmelere veya manuel izleme yöntemlerine kıyasla uygun maliyetlidir. Maliyetli altyapı yükseltmeleri yerine, YOLO11 gibi Vision AI modelleri mevcut ekipmanla çalışabilir ve modernizasyonu daha ekonomik hale getirir.
Günümüzde yapay zeka hızla gelişiyor ve bir yapay zeka çözümü uygularken göz önünde bulundurulması gereken çeşitli modeller ve teknikler var. Peki, YOLO11 gibi bir modeli bu kadar özel yapan şeyin ne olduğunu merak ediyor olabilirsiniz.
YOLO11 nesne algılama, örnek segmentasyonu ve nesne izleme gibi çeşitli bilgisayarla görme görevlerini destekler ve gerçek zamanlı izleme için idealdir. En önemli avantajlarından biri, uç cihazlarda verimli bir şekilde çalışabilmesidir. Bu, güçlü bir ağ bağlantısına veya bulut altyapısına ihtiyaç duymadan verileri yerel olarak işleyebileceği anlamına gelir.
Fabrika zeminlerinde veya zayıf ya da güvenilmez ağlara sahip endüstriyel ortamlarda, YOLO11 'in uç cihazlara dağıtılması kesintisiz, gerçek zamanlı izleme sağlayarak maliyetli bulut tabanlı çözümlere olan ihtiyacı azaltır ve işletmeler için daha uygun fiyatlı ve pratik bir seçim haline getirir.
Bunun da ötesinde YOLO11 , öncekilere kıyasla hem doğruluk hem de hız açısından üstün performansıyla bilinmektedir. YOLOv8m'ye göre %22 daha az parametre ile YOLO11m, COCO veri kümesinde daha yüksek bir ortalama hassasiyet (mAP) elde etmektedir.
Basitçe söylemek gerekirse, YOLO11 daha az işlem gücüyle bile nesneleri daha doğru ve daha hızlı tespit edebilir. Bu sayede daha az kaynak kullanarak sorunları tespit etmede ve sistemleri gerçek zamanlı olarak izlemede daha verimli hale gelir, bu da özellikle eski sistemler için yararlıdır.
Daha sonra, YOLO11 'in mevcut ekipmanı değiştirmeye gerek kalmadan okumaları izlemek ve analiz etmek için bilgisayarla görmeyi kullanarak süreçleri otomatikleştirdiği bazı gerçek dünya kullanım örneklerini inceleyelim.
Çeşitli endüstriyel makineler basınç, sıcaklık ve sıvı seviyelerini ölçmek için analog göstergelerden yararlanır. Manuel okumalar zaman alır ve özellikle büyük ölçekli operasyonlarda genellikle tutarsızlıklara yol açar. YOLO11 bu süreçleri iyileştirebilir.
İşte YOLO11 kullanarak analog gösterge izlemenin genellikle nasıl çalıştığına daha yakından bir bakış:
Genel yöntem bu olmakla birlikte, kesin adımlar göstergenin türü, çevresel koşullar ve çekilen görüntülerin açısı veya kalitesi gibi faktörlere bağlı olarak değişebilir. Bu değişkenlere göre doğru okumaları sağlamak için ayarlamalar yapılabilir.
Birçok kamu hizmeti sağlayıcısı su, gaz ve elektrik tüketimini takip etmek için hala mekanik sayaçlara güvenmektedir. Bazı durumlarda, okuma değerlerini toplamak için manuel saha ziyaretleri gerekmekte, bu da zaman almakta ve maliyetleri artırmaktadır.
YOLO11 , sayaç kadranlarının ilgili kısımlarını tespit etmek ve kırpmak için bilgisayar görüşü kullanarak izleme sürecini otomatikleştirir. Bu sayede kadran üzerindeki sayısal değerler izole edilebilir ve bunları okumak için OCR kullanılabilir.
Bilgisayar görüşü kullanılarak toplanan verilerle, kamu hizmeti sağlayıcıları tüketim modellerini daha etkili bir şekilde analiz edebilir. Veri analitiğinin izleme sürecine entegre edilmesi, geçmiş kullanım eğilimlerinin izlenmesine, anormalliklerin belirlenmesine ve tüketimdeki ani artışlar veya düşüşler gibi düzensizliklerin tespit edilmesine yardımcı olur; bu da sızıntılar veya arızalı sayaçlar gibi sorunlara işaret edebilir.
Endüstriyel kontrol üniteleri, elektrik şebekesi monitörleri ve fabrika otomasyon panelleri gibi eski sistemler, makine durumunu ve hata kodlarını görüntülemek için anahtarlar, düğmeler ve gösterge ışıkları içeren analog kontrol panellerine güvenir. Genellikle operatörler bu panelleri manuel olarak inceler, bu da zaman alıcıdır ve gecikmeli yanıt riskini artırır.
YOLO11 , kontrol paneli bileşenlerini doğru bir şekilde tanımlayarak ve izleyerek bu süreci optimize edebilir. Anahtarları, etiketleri ve gösterge ışıklarını algılayabilir ve bunların konumlarını ve durumlarını belirleyebilir. Gösterge ışıklarının uyarıları mı yoksa normal çalışmayı mı gösterdiğini belirleyebilir.
Örneğin, bir uyarı ışığı etkinleştirilirse, YOLO11 değişikliği hemen algılayabilir ve operatörler uyarılabilir, böylece daha hızlı yanıt süreleri sağlanır ve kritik sorunları kaçırma riski azaltılır.
Bilgisayarla görme, mevcut donanımı değiştirmeden eski sistemleri izlemenin pratik bir yoludur. Bununla birlikte, diğer tüm teknolojiler gibi, avantajları ve sınırlamaları vardır. Nasıl etkili bir şekilde uygulanabileceği hakkında daha iyi bir fikir edinmek için her ikisini de inceleyelim.
Vision AI'ın eski sistemlerin izlenmesini olumlu yönde etkilediği bazı yolları aşağıda bulabilirsiniz:
Bu arada, akılda tutulması gereken bazı hususlar şunlardır:
Eski sistemlerin verimli bir şekilde izlenmesi her zaman mevcut donanımın değiştirilmesini gerektirmez. Birçok işletme eski ekipmanlarla uğraşır, ancak Vision AI büyük değişiklikler yapmadan performansı izlemenin bir yolunu sunar.
YOLO11 , nesne algılama ve diğer bilgisayarla görme görevlerini kullanarak bunu mümkün kılar. Sistemi değiştirmeye gerek kalmadan gerçek zamanlı izleme için göstergeleri, sayaçları ve kameralı kontrol panellerini okuyabilir. Model, uç cihazlarda sorunsuz bir şekilde çalışarak sınırlı bulut bağlantısına sahip endüstriler için mükemmel bir uyum sağlar. Bu, işletmelerin verileri yerinde işlemesine ve operasyonel sorunları hızla ele almasına olanak tanır.
Büyüyen topluluğumuza katılın! Yapay zeka hakkında bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin ve Vision AI projelerinize başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve tarımda bilgisayarla görme gibi yeniliklerle ilgileniyor musunuz? Daha fazlasını keşfetmek için çözüm sayfalarımızı ziyaret edin!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI