Görüntü ve Video için Computer Vision
Üretim hattından satış noktasına, video gözetiminden tıbbi görüntülemeye: Computer Vision modellerini, düşük gecikme süresi, maliyet ve tüketim kısıtlamaları olan edge cihazlarda bile üretim ortamına taşıyoruz.
Kalite kontrol, güvenlik, perakende ve endüstriyel analiz için görüntü ve video tanıma.
Kullanım senaryoları
- Üretimde otomatize edilmiş kalite kontrol
- Perakende için kişi sayımı ve ısı haritası
- Çevre güvenliği ve anomaly detection
- Kimlik dökümanları OCR ve KYC
- Spor analizi ve taktiksel AI
Ölçülebilir avantajlar
- %100 denetim (manuel örneklemeye karşı)
- Satış sonrası reddedilen kusurlu ürünlerin azaltılması
- Mağaza içi müşteri davranışlarına dair içgörüler
- Offline / edge çalışabilme imkanı
Teknik detaylar
Modeller
- Gerçek zamanlı detection için YOLOv8/v9
- Segmentasyon için Segment Anything (SAM)
- Visual search ve zero-shot için CLIP
- Özel fine-tuned modeller
Video Pipeline'ları
- RTSP/WebRTC streaming
- Multi-object tracking (ByteTrack, DeepSORT)
- Re-identification
- Zamansal anomaly detection
Edge ve Dağıtım
- NVIDIA Jetson, Coral, Raspberry Pi
- Gecikme/W için INT8 kuantizasyonu
- ONNX, TensorRT, OpenVINO
- Modellerin OTA üzerinden güncellenmesi
Gizlilik
- Otomatik yüz / plaka bulanıklaştırma
- Cihaz içi işleme (bulut yok)
- GDPR uyumluluğu ve DPIA
- Erişim denetim günlükleri (Audit log)
FAQ
Bir modeli eğitmek için kaç görüntüye ihtiyaç var?
Transfer learning ile sınıf başına 500-2000 etiketli görüntü yeterlidir. Ayrıca veri etiketleme (data labeling) hizmetleri de sunuyoruz.
Gerçek zamanlı çalışıyor mu?
Evet, doğru modellerle (YOLO, MobileNet) edge donanımlarda bile 30-60 FPS değerlerine ulaşıyoruz.
Mevcut kameralarımı kullanabilir miyim?
Evet, her türlü RTSP/ONVIF/HTTP akışı entegre edilebilir. Güncellemeleri sadece gerekli olduğunda öneriyoruz.