01Sorun ve çözüm
Görüntü işleme yazılımı fotoğraf ve videoyu sayıya, konuma, sınıfa ya da ölçüye dönüştürür. Ne aradığınız tanımlandığında yazılım bunu her karede aynı kurala göre arar, sonucu bir kayıt olarak saklar ve gerekirse bir aksiyon başlatır. Böylece görüntü, raporlanabilen ve diğer sistemlerinize aktarılabilen bir veri kaynağına dönüşür; aynı iş için sahaya personel göndermek ya da saatlerce kayıt izlemek gerekmez.
Devamını okuDaha az göster
Görüntü işleme yazılımı yaptırmak isteyen işletmelerle önce görevi tek cümleye indiriyoruz: neyi, hangi kameradan, hangi koşulda ve ne sıklıkla görmek istiyorsunuz? Bu cümle netleştiğinde hangi model türünün, hangi donanımın ve ne kadar etiketli verinin gerektiği de ortaya çıkar. Tam kuruluma geçmeden önce sınırlı bir alanda çalışan bir pilotla yaklaşımın sahada tuttuğunu birlikte doğruluyoruz.
02Kimler için
Görüntü işleme yazılımı yaptırmak isteyen işletmeler
Görsel kontrolün bugün insan gözüyle ve tekrar tekrar yapıldığı her iş akışı değerlendirilebilir.
- Raf doluluğunu, fiyat etiketini ve ürün yerleşimini mağaza fotoğraflarından denetlemek isteyen perakende ve saha satış ekipleri
- Palet, koli ya da araç sayımını kamera görüntüsünden otomatik yapmak isteyen depo ve lojistik işletmeleri
- Şantiye ve tesislerde kişisel koruyucu donanım kullanımını ya da tehlikeli bölgeye girişi izlemek isteyen iş güvenliği birimleri
- Drone ve telefon fotoğraflarıyla bitki sağlığı ya da verim takibi yapmak isteyen tarım işletmeleri
- Mobil uygulamasına fotoğrafla ürün tanıma, ölçüm ya da hasar tespiti özelliği eklemek isteyen yazılım şirketleri
03İhtiyaçlar
Bir görüntü işleme projesini belirleyen sorular
Aynı teknoloji, farklı sorulara verilen cevaplarla bambaşka bir yazılıma dönüşür.
- 01
Görevin türü
Görüntüde bir şeyin var olup olmadığını bilmek sınıflandırma, nerede olduğunu bilmek nesne tespiti, sınırlarını bilmek segmentasyon gerektirir. Yanlış görev tanımı gereksiz etiketleme maliyetine yol açar.
- 02
Görüntünün kaynağı
Sabit IP kamera, çalışanın telefonu ya da drone farklı açı, çözünürlük ve ışık koşulları üretir. Model, sahada karşılaşacağı görüntülere benzer verilerle eğitilmezse canlıda zorlanır.
- 03
Kararın ne kadar hızlı gerektiği
Bir güvenlik ihlalinde uyarı anında gitmelidir; raf denetimi ise gün sonunda raporlanabilir. Bu fark, yazılımın cihazda mı yoksa sunucuda mı çalışacağını belirler.
- 04
Etiketli veri
Model ne aradığını ancak işaretlenmiş örneklerden öğrenir. Mevcut görüntülerinizin ne kadarının kullanılabileceği ve etiketlemeyi kimin yapacağı projenin başında planlanır.
04Özellikler
Görüntü işleme yazılımında geliştirilen modüller
Model yazılımın yalnızca bir parçasıdır; çevresindeki modüller sonucu kullanılabilir kılar.
- 01
Veri toplama ve etiketleme düzeni
Görüntüler tek bir havuzda toplanır, CVAT gibi etiketleme araçlarıyla işaretlenir ve etiket kalitesi örneklem kontrolüyle denetlenir.
- 02
Çıkarım servisi
Eğitilen model, kamera akışını ya da yüklenen fotoğrafı işleyen bir servis olarak çalışır; sonuçlar konum, sınıf ve güven puanıyla birlikte döner.
- 03
Kural ve bölge tanımı
Kullanıcı görüntü üzerinde bölge çizerek “bu alana giriş olursa uyar” ya da “bu raftaki boşlukları say” gibi kurallar tanımlar.
- 04
Sonuç paneli ve raporlar
Tespitler zaman, konum ve kamera bazında listelenir; örnek karelerle birlikte günlük ve haftalık raporlar üretilir.
- 05
Mobil çekim yardımcısı
Telefonla fotoğraf çekilen senaryolarda uygulama kullanıcıyı doğru açı ve mesafeye yönlendirir, bulanık çekimi anında reddeder.
05Entegrasyonlar
Kamera altyapısı ve iş sistemleriyle bağlantılar
Yazılım, görüntünün geldiği cihazlarla ve sonucun kullanılacağı uygulamalarla birlikte tasarlanır.
- 01
IP kameralar ve kayıt cihazları
RTSP akışı veren IP kameralar ve kayıt cihazları doğrudan okunabilir; mevcut kamera altyapınız çoğu zaman yeniden kullanılır.
- 02
Mobil uygulamalar
Android ve iOS uygulamalarında model cihaz üzerinde çalışabilir ya da fotoğraf sunucuya gönderilerek işlenir.
- 03
Depo, ERP ve saha yönetim yazılımları
Sayım ve tespit sonuçları stok, sipariş ya da iş emri kayıtlarına API ile aktarılır.
- 04
Bulut depolama
Drone ve saha fotoğrafları AWS, Azure ya da Google Cloud üzerindeki depolama alanlarından toplu olarak işlenebilir.
- 05
Bildirim kanalları
Anlık uyarılar e-posta, mobil bildirim ya da kurum içi mesajlaşma araçlarıyla ilgili kişiye iletilir.
06Süreç
Görüntü işleme yazılımı yaptırmak istiyorum: süreç nasıl işler?
Adım 01
Analiz
İş akışınızı, kullanıcılarınızı ve mevcut sistemlerinizi dinleriz; kapsamı, öncelikleri ve kabul ölçütlerini yazılı hâle getiririz.
Adım 02
Tasarım
Ekran akışlarını ve veri modelini çıkarırız. Arayüzü sizinle gözden geçirip onay almadan geliştirmeye geçmeyiz.
Adım 03
Geliştirme
Kısa döngülerle çalışırız; her döngü sonunda çalışan bir sürümü test ortamında görürsünüz.
Adım 04
Test
İşlevsel testler, entegrasyon testleri ve temel güvenlik kontrolleriyle hataları yayından önce yakalarız.
Adım 05
Yayın
Sunucu, alan adı, yedekleme ve izleme ayarlarını yaparak canlıya alırız; ekibinize kısa bir kullanım eğitimi veririz.
Adım 06
Bakım
İsterseniz bakım ve destek anlaşmasıyla güncellemeleri, izlemeyi ve yeni geliştirmeleri sürdürürüz.
07Teknoloji
Model seçimi, çalışma ortamı ve görüntülerde kişisel veri
Her işe derin öğrenme gerekmez. Sabit kamera ve kontrollü ışık altında renk, kenar ya da şekil tabanlı klasik yöntemler OpenCV gibi kütüphanelerle hızlı ve açıklanabilir sonuç verir. Değişken koşullarda ve çok sayıda sınıfta ise YOLO ailesi gibi önceden eğitilmiş tespit modelleri ya da segmentasyon modelleri sizin verinizle yeniden eğitilir. Görseli ve metni birlikte anlayan büyük modeller de az örnekle hızlı prototip çıkarmak için bir seçenektir.
Devamını okuDaha az göster
Çalışma ortamı gecikme, bant genişliği ve gizlilik dengesine göre seçilir. Çok sayıda kameranın sürekli izlendiği yerlerde görüntüyü buluta taşımak yerine sahadaki bir uç cihazda işlemek hem maliyeti hem veri trafiğini azaltır; arada bir yüklenen fotoğraflarda ise bulut servisi daha pratiktir.
Kamera görüntülerindeki insan yüzleri ve araç plakaları kişisel veri niteliği taşır. Amaç için gerekmiyorsa bu alanlar işleme sırasında bulanıklaştırılır, ham görüntüler belirlenen saklama süresi sonunda silinir ve erişim rol bazlı yetkiyle sınırlandırılır. Kamerayla izlemenin aydınlatma ve hukuki dayanak boyutunu hukuk danışmanınızla netleştirmenizi öneririz.
08Çalışma modelleri
Bu hizmette çalışma modelleri
- 01
Proje bazlı
Sabit kapsam, sabit fiyat ve belirli teslim tarihi
Kapsamı belli, teslim tarihi olan işler için.
- Yazılı kapsam ve kabul ölçütleri
- Sabit fiyat ve belirli teslim tarihi
- Teslim ve kabul adımları sözleşmede
- 02
Bakım ve destek
Aylık sözleşmeli, SLA'lı bakım, destek ve geliştirme saati
Yayındaki bir sistemin sürekliliği için.
- Aylık sözleşme ve SLA
- İzleme, güncelleme ve hata düzeltme
- Aylık geliştirme saati
09Sık sorulan sorular
Görüntü işleme yazılımı hakkında sık sorulan sorular
Elimizde hiç etiketli görüntü yoksa proje başlayabilir mi?
Başlayabilir. İlk aşamada sahadan görüntü toplanır, önceden eğitilmiş modellerle ön etiketleme yapılır ve ekibiniz bu etiketleri kontrol eder. Gerekli örnek miktarı görevin zorluğuna göre değişir; pilot sonuçları ne kadar ek veri gerektiğini gösterir.
Görüntü işleme yazılımı fiyatları nelere bağlıdır?
Görev türü ve sınıf sayısı, etiketleme ihtiyacı, kamera ve donanım durumu, anlık çalışma gereksinimi, entegre edilecek sistemler ve panel kapsamı belirleyicidir. Örnek görüntülerinizi inceledikten sonra pilot ve tam kurulum olarak ayrılmış bir teklif sunuyoruz.
Gece görüntülerinde ve kötü havada da çalışır mı?
Kızılötesi gece görüntüsü, yağmur ya da sis modelin başarısını düşürür. Bu koşullar sahada sık yaşanıyorsa eğitim verisine mutlaka dahil edilir; gerekirse aydınlatma ya da kamera konumu için öneri sunuyoruz.
Yazılım telefonda internetsiz çalışabilir mi?
Model yeterince küçükse evet. Cihaz üzerinde çalışacak sürümler için model sıkıştırılır ve mobil çalışma ortamına dönüştürülür; ağır modellerde ise fotoğraf bağlantı olduğunda sunucuya gönderilir.
Hazır bir görüntü tanıma servisi yerine neden özel yazılım?
Bulut sağlayıcılarının hazır servisleri genel nesneleri iyi tanır; ancak sizin ürününüzü, kusurunuzu ya da saha koşulunuzu bilmez. Hazır servis işinizi görüyorsa onu öneriyoruz; görmüyorsa kendi verinizle eğitilmiş bir model kuruyoruz.
Yüz ve plaka içeren görüntülerde ne yapıyorsunuz?
Amaç kişiyi tanımak değilse yüz ve plakalar işleme sırasında bulanıklaştırılır, ham görüntüler kısa tutulan bir sürenin sonunda silinir. Kimlik tespiti gerektiren işler ayrı bir değerlendirme ve hukuki görüş gerektirir.
10İlgili hizmetler