Nesne Takibi

Nesne Takibi Nasıl Çalışır?

Nesne takibi tipik olarak ilk karedeki nesnelerin bir nesne algılayıcı kullanılarak tespit edilmesiyle başlar, örneğin Ultralytics YOLO modeli. Genellikle bir sınırlayıcı kutu ile temsil edilen bir nesne tespit edildiğinde, izleme algoritması ona benzersiz bir kimlik atar. Sonraki karelerde algoritma, nesnenin konum, hız ve görünüm özelliklerini içerebilecek önceki durumuna dayanarak yeni konumunu tahmin eder. Bu tahmin genellikle hareket tahmini gibi teknikleri içerir. Sistem daha sonra mevcut karede yeni tespit edilen nesneleri mevcut takip edilen nesnelerle ilişkilendirerek yollarını günceller ve benzersiz kimliklerini korur.

Bu süreç, nesnelerin geçici olarak gizlenmesi (oklüzyon), nesne görünümündeki değişiklikler, birden fazla nesne arasındaki karmaşık etkileşimler ve aydınlatma veya kamera bakış açısındaki değişiklikler gibi çeşitli zorluklarla başa çıkmalıdır. Bunları ele almak için kullanılan yaygın teknikler arasında hareket tahmini ve ilişkilendirme için Kalman Filtresi (KF) gibi filtreleme yöntemleri ve daha sağlam izleme için hareket ve görünüm özelliklerini birleştiren SORT (Basit Çevrimiçi ve Gerçek Zamanlı İzleme) ve DeepSORT gibi daha gelişmiş derin öğrenme (DL) yaklaşımları yer alır. Ultralytics modelleri, bu teknikleri uygulamak için mevcut çeşitli izleyicileri destekler. Etkili oklüzyon işleme, iz sürekliliğini korumak için çok önemlidir.

İlgili Kavramlardan Temel Farklılıklar

Nesne takibini diğer ilgili bilgisayarla görme görevlerinden ayırmak önemlidir:

• Nesne Algılama: Tek bir görüntü veya kare içindeki nesneleri (genellikle sınırlayıcı kutularla) tanımlar ve konumlandırır. "Bu karede hangi nesneler nerede?" sorusuna yanıt verir. Nesne izleme, "Bu belirli nesne zaman içinde nereye hareket etti?" sorusuna yanıt vererek zamansal boyutu ekleyerek algılama üzerine inşa edilir.
• Görüntü Sınıflandırma: Bir görüntünün tamamına tek bir etiket atar (örneğin, 'kedi içerir'). Nesnelerin yerini belirlemez veya onları izlemez.
• Görüntü Segmentasyonu: Bir görüntüdeki her piksele bir sınıf etiketi atar. Örnek segmentasyonu farklı nesne örneklerini ayırt ederken, standart segmentasyon bu örnekleri kareler boyunca izlemez. Örnek segmentasyonunu izleme ile birleştirmek(örnek segmentasyonu ve izleme), izlenen nesneler için piksel düzeyinde maskeler sağlayan ilgili ancak daha karmaşık bir görevdir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Nesne takibi, özellikle de Çoklu Nesne Takibi (MOT), çok sayıda gerçek dünya yapay zeka uygulaması için çok önemlidir:

• Otonom Araçlar: Yayaları, bisikletlileri ve diğer araçları takip ederek hareketlerini tahmin etmek, güvenli navigasyon ve çarpışmadan kaçınma sağlamak için gereklidir. Bu yetenek, daha yüksek sürüş otomasyonu seviyelerine ulaşmak için temeldir ve sürücüsüz otomobil çözümlerinde birçok yapay zekaya güç verir.
• Video Gözetim ve Güvenlik: Hassas alanlardaki insanları veya araçları izlemek, olağandışı davranışları tespit etmek ve otomatik uyarıları etkinleştirmek. Örnekler arasında bir güvenlik alarm sistemi kurmak veya çevre koruması için yapay zeka güvenlik kameraları kullanmak sayılabilir.
• Perakende Analitiği: Perakendede yapay zekada gelişmiş müşteri deneyimleri için düzeni optimize etmek, bekleme sürelerini analiz etmek, otomatik kuyruk yönetimi gerçekleştirmek ve alışveriş modellerini anlamak için mağazalardaki müşteri yollarını izlemek.
• Spor Analitiği: Oyunlar sırasında oyuncuları ve topu takip etmek, performans analizi, taktik planlama ve otomatik özetler oluşturmak için değerli veriler sağlar. Sporda bilgisayarla görme hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Robotik: Robotların dinamik ortamlardaki nesneleri veya insanları takip etmesine ve bunlarla etkileşime girmesine olanak tanır; bu, işbirliğine dayalı üretim veya depolarda otonom navigasyon gibi görevler için çok önemlidir.
• Yaban Hayatı İzleme: Davranışları, göç modellerini ve nüfus boyutlarını incelemek için hayvanları invazif olmayan bir şekilde izlemek, koruma çabalarına yardımcı olmak. YOLOv8 gibi Ultralytics modelleri hayvan izleme için kullanılmıştır.
• Trafik Yönetimi: Araç akışının izlenmesi, belirli bölgelerdeki araçların sayılması(Bölge Sayımı) ve daha akıllı şehir altyapısı için olayların tespit edilmesi(Trafik yönetiminde yapay zeka).

Araçlar ve Uygulama

Nesne izlemeyi uygulamak genellikle nesne algılama modellerini izleme algoritmalarıyla birleştirmeyi içerir. OpenCV gibi popüler kütüphaneler temel izleme işlevleri sağlar. Aşağıdaki gibi çerçeveler PyTorch ve TensorFlow temel algılama modellerini oluşturmak ve eğitmek için kullanılır. Ultralytics , izleme yeteneklerini doğrudan aşağıdaki gibi modellerine entegre ederek bu süreci basitleştirir YOLO11. Kullanıcılar, özel izleme modunu kullanarak izlemeyi kolayca etkinleştirebilir. Veri açıklamasından dağıtıma kadar tüm iş akışını yönetmek için Ultralytics HUB gibi platformlar kapsamlı araçlar sunar. Başlamak için YOLO11 Nesne İzleme kılavuzu gibi kılavuzları takip edebilirsiniz.