1984 kitabında anlatılan dünyada şu anda aslında yaşıyoruz. Yapay zeka kameralar yardımıyla her anımızda hem tanınıyoruz birebir vakitte takip ediliyoruz. Pekala bir kameranın kalabalık bir alanda bilhassa sizin yüzünüzü nasıl tanıdığını hiç merak ettiniz mi? Kısa karşılık: yapay zeka sistemleri yardımıyla. Lakin olay bu kadar da kolay değil. Objeleri ve insan yüzlerini ayırt edebilen bu sistemlerin nasıl çalıştığını inceliyoruz.
ilk vakit içinderda yapay zeka kamera nedir? Sorusuyla başlayalım.
Öncelikle bir şeyi açıklığa kavuşturalım: Yapay zeka kamera, görsel manzaralar kaydetmek yahut görüntüler oluşturmak için kullanabileceğiniz yeni bir aygıt değil. Bunun yerine, bir AI kamera, görsel bilgilerden ‘öğrenmek’ için bilgisayar görüşü üzere teknolojilerden yararlanan bir görsel sürece kutusuna bağlı olması haricinde klasik bir kameraya epeyce benzeri.
Yapay zeka kameralar, makine tahsili algoritmalarını kullanarak görsel imajlardan ayrıntıları işleyebilir. Örneğin, yapay zeka kameralar, imajları tahlil etmek ve bir manzara yakalamak için en âlâ ayarları belirlemek için sensörler kullanır.
Nesne algılama aslına bakarsanız biroldukça alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, AI kameralar yüz tanıma, araç algılama yahut başka anlamsal objeleri algılama için kullanılabilir. Makul kesimlerde şirketler, güvenlik protokollerini uygulamak için yapay zeka kameralara güveniyor ve kameralar, çalışanların güvenlik donanımı takıp takmadığını tespit edebiliyor.
Yapay zeka kameraların obje algılama özelliği nasıl çalışıyor?
Nesne algılama özelliği için, kamera tarafınca yakalanan imaj datalarını işleyen ve bunları bir veritabanındaki bilinen objelerle karşılaştıran bir algoritma kullanır. Algoritma ondan sonrasında veritabanında bulunanlara misal objeleri tanımlar ve sonuçları buna nazaran döndürür.
Örneğin, bir yapay zeka kamera yüzleri algılamak üzere ayarlanmışsa, yakaladığı imajları veritabanında depolanan yüzlerle karşılaştırabilir ve bunlarla eşleşen tüm yüz özelliklerini algılayabilir. Bu süreç, kısmen gizlenmiş yahut beşerler tarafınca tanınmaz durumda olsalar bile kameranın insanları yahut başka objeleri tanımasını sağlar.
Yapay zeka kameralar, tehlikeli durumları gerçek vakitli olarak algılamak için obje algılama algoritmalarını kullanır. Bu, sıradışı bir şey olduğunda insanları çabucak uyarmalarını sağlar. Yapay zeka kameralar ile tehlikeli objeler bir kaza olmadan evvel tespit edilerek hayat kurtarılır ve maliyetli kusurlar önlenir.
Belirli objeleri tespit edebilmek için yapay zeka kameralar nasıl eğitiliyor?
Burada dikkat edilmesi gereken bir nokta, yapay zeka dayanaklı araçların sadece üzerinde eğitildikleri data kümeleri kadar tesirli olduğu diyebiliriz. Bu niçinle, mesela, bir AI kamerasının bir araç üzere belli bir objeyi algılamak üzere eğitilmesi gerekiyorsa, yüzbinlerce otomobil imgesini beslemesi gerekir.
İlk adım, algılamasını istediğiniz objenin imajlarını toplamak için bir AI kamerayı eğitmek olacak. Kameranın objeyi gerçek dünyada göründüğünde yanlışsız bir biçimde tanıması için kâfi data noktasına sahip olması için kâfi imgeye gereksiniminiz var. Data kümeniz ne kadar çeşitliyse o kadar güzeldir; farklı açılardan farklı perspektifler, aydınlatma şartları, renkler ve manzaralar eklemeyi düşünün.
AI kamera sisteminizin muhakkak objeleri algılamasını istiyorsanız, algoritmanızı TensorFlow Lite yahut PyTorch üzere açık kaynaklı kitaplıkları kullanarak eğitebilirsiniz. Bu süreç, algoritmanızın imgeleri yahut görüntüleri almasına ve içlerindekilere karşılık gelen etiketleri çıkarmasına müsaade verecek kod yazmayı içerir.
Nesne ve yüz tespiti için yapay zeka kameraları kullanmak ne üzere yararlar sağlıyor?
Yapay zeka kameralar biroldukça kesimde ve güvenlik alanında giderek tanınan hale geliyor. Zira daha büyük maliyetli kazalar yahut olaylar gerçekleşmedilk evvel bunu ön gorerek tedbir alınmasına yardımcı olabilir.
özetlemek gerekirse bu avantajları şöyle sıralayabiliriz;
Çin hükümeti dünyanın en gelişmiş yüz tanıma teknolojilerine sahip olmasıyla biliniyor. Çin vatandaşlarının neredeyse her anı kentin her yerine yerleştirilen kameralarla direkt devlet tarafınca takip ediliyor. Bu niçinle mahremiyet kavramı geçerliliğini yitirdi olarak belirtiliyor.
ilk vakit içinderda yapay zeka kamera nedir? Sorusuyla başlayalım.
Öncelikle bir şeyi açıklığa kavuşturalım: Yapay zeka kamera, görsel manzaralar kaydetmek yahut görüntüler oluşturmak için kullanabileceğiniz yeni bir aygıt değil. Bunun yerine, bir AI kamera, görsel bilgilerden ‘öğrenmek’ için bilgisayar görüşü üzere teknolojilerden yararlanan bir görsel sürece kutusuna bağlı olması haricinde klasik bir kameraya epeyce benzeri.
Yapay zeka kameralar, makine tahsili algoritmalarını kullanarak görsel imajlardan ayrıntıları işleyebilir. Örneğin, yapay zeka kameralar, imajları tahlil etmek ve bir manzara yakalamak için en âlâ ayarları belirlemek için sensörler kullanır.
Nesne algılama aslına bakarsanız biroldukça alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, AI kameralar yüz tanıma, araç algılama yahut başka anlamsal objeleri algılama için kullanılabilir. Makul kesimlerde şirketler, güvenlik protokollerini uygulamak için yapay zeka kameralara güveniyor ve kameralar, çalışanların güvenlik donanımı takıp takmadığını tespit edebiliyor.
Yapay zeka kameraların obje algılama özelliği nasıl çalışıyor?
Nesne algılama özelliği için, kamera tarafınca yakalanan imaj datalarını işleyen ve bunları bir veritabanındaki bilinen objelerle karşılaştıran bir algoritma kullanır. Algoritma ondan sonrasında veritabanında bulunanlara misal objeleri tanımlar ve sonuçları buna nazaran döndürür.
Örneğin, bir yapay zeka kamera yüzleri algılamak üzere ayarlanmışsa, yakaladığı imajları veritabanında depolanan yüzlerle karşılaştırabilir ve bunlarla eşleşen tüm yüz özelliklerini algılayabilir. Bu süreç, kısmen gizlenmiş yahut beşerler tarafınca tanınmaz durumda olsalar bile kameranın insanları yahut başka objeleri tanımasını sağlar.
Yapay zeka kameralar, tehlikeli durumları gerçek vakitli olarak algılamak için obje algılama algoritmalarını kullanır. Bu, sıradışı bir şey olduğunda insanları çabucak uyarmalarını sağlar. Yapay zeka kameralar ile tehlikeli objeler bir kaza olmadan evvel tespit edilerek hayat kurtarılır ve maliyetli kusurlar önlenir.
Belirli objeleri tespit edebilmek için yapay zeka kameralar nasıl eğitiliyor?
Burada dikkat edilmesi gereken bir nokta, yapay zeka dayanaklı araçların sadece üzerinde eğitildikleri data kümeleri kadar tesirli olduğu diyebiliriz. Bu niçinle, mesela, bir AI kamerasının bir araç üzere belli bir objeyi algılamak üzere eğitilmesi gerekiyorsa, yüzbinlerce otomobil imgesini beslemesi gerekir.
İlk adım, algılamasını istediğiniz objenin imajlarını toplamak için bir AI kamerayı eğitmek olacak. Kameranın objeyi gerçek dünyada göründüğünde yanlışsız bir biçimde tanıması için kâfi data noktasına sahip olması için kâfi imgeye gereksiniminiz var. Data kümeniz ne kadar çeşitliyse o kadar güzeldir; farklı açılardan farklı perspektifler, aydınlatma şartları, renkler ve manzaralar eklemeyi düşünün.
AI kamera sisteminizin muhakkak objeleri algılamasını istiyorsanız, algoritmanızı TensorFlow Lite yahut PyTorch üzere açık kaynaklı kitaplıkları kullanarak eğitebilirsiniz. Bu süreç, algoritmanızın imgeleri yahut görüntüleri almasına ve içlerindekilere karşılık gelen etiketleri çıkarmasına müsaade verecek kod yazmayı içerir.
Nesne ve yüz tespiti için yapay zeka kameraları kullanmak ne üzere yararlar sağlıyor?
Yapay zeka kameralar biroldukça kesimde ve güvenlik alanında giderek tanınan hale geliyor. Zira daha büyük maliyetli kazalar yahut olaylar gerçekleşmedilk evvel bunu ön gorerek tedbir alınmasına yardımcı olabilir.
özetlemek gerekirse bu avantajları şöyle sıralayabiliriz;
Daha süratli algılama süresi
Artırılmış doğruluk
Tasarruf
Ölçeklendirilebilir olması
Çin hükümeti dünyanın en gelişmiş yüz tanıma teknolojilerine sahip olmasıyla biliniyor. Çin vatandaşlarının neredeyse her anı kentin her yerine yerleştirilen kameralarla direkt devlet tarafınca takip ediliyor. Bu niçinle mahremiyet kavramı geçerliliğini yitirdi olarak belirtiliyor.