Sıkça Sorulan Sorular

Nesne tespiti, bir görüntü veya videodaki nesneleri tanımlayan ve konumlandıran, bunların etrafına sınırlayıcı kutular çizen bir bilgisayarlı görü tekniğidir.

YOLOv8, YOLO-NAS, Faster R-CNN ve SSD güncel olarak nesne tespiti için yaygın kullanılan mimarilerdir.

TensorFlow, PyTorch ve Ultralytics YOLO gibi frameworkler, son teknoloji nesne tespiti modellerini destekleyen popüler seçeneklerdir.

Türkiye’de iş kazalarının en büyük nedeni, insan ile tehlikeli iş makinelerinin aynı alanda çalışması ve bu alanlarda risklerin yeterince erken algılanamamasıdır.

Gerçekçi senaryolara sahip, yüksek kaliteli ve doğru etiketlenmiş veri setleri, iş sağlığı ve güvenliği uygulamalarında sağlam nesne tespiti için gereklidir.

Dönüştürücü tabanlı modeller (ör. DETR), kendiliğinden denetimli öğrenme, uç AI dağıtımı ve IoT verileriyle birleştirilen çok modlu sistemler son trendler arasındadır.

Bu sistemler, insan varlığını ve tehlikeli bölgeleri gerçek zamanlı analiz ederek risk oluştuğunda makinenin çalışmasını otomatik olarak durdurur.

Nesne tespiti, tehlikeli alanların otomatik izlenmesini, kişisel koruyucu donanım (KKD) tespitini ve güvensiz davranışların belirlenmesini sağlayarak iş yeri güvenliğini artırır.

Yapay zekâ sistemleri, riskli davranışları analiz ederek işletmelere somut saha verileri sunar ve önleyici güvenlik kültürünün oluşmasını sağlar.

Evet, nesne tespiti işçilerin baret takıp takmadığını güvenilir şekilde tespit edebilir ve anlık olarak takip edebilir.

Nesne tespiti yapılan kameralar, kısıtlı alanlara giren personel veya araçları belirleyip takip eder ve ihlal durumunda uyarı verir.

Evet, nesne tespiti forklift, çalışan ve engelleri gerçek zamanlı tespit ederek çarpışma önleme sistemlerinde kullanılabilir.

Modeller, baret, yelek, maske ve eldiven gibi KKD ekipmanlarını tanıyacak şekilde eğitilir ve otomatik uygunluk kontrolü yapılır.

Evet, nesne tespiti ile işyerinde güvenlik tabelalarının varlığı ve konumu takip edilebilir.

Nesne tespiti, belirli aletleri tanıyacak şekilde eğitilerek hassas alanlarda başıboş veya yanlış bırakılan ekipmanları tespit edebilir.

Gerçek zamanlı nesne tespiti için genellikle GPU hızlandırma, uç AI cihazları (ör. NVIDIA Jetson, Intel Movidius) veya yüksek performanslı CPU'lar gereklidir.

Uç cihazlar, lokal sunucular ve bulut tabanlı platformlar; gecikme ve gizlilik gereksinimlerine göre başlıca dağıtım seçenekleridir.

Hayır, zorunlu değildir. Geleneksel sistemlerin aksine ISEE-CAM, görüntüleri dışarıdaki bir bulut sunucusuna göndermeye ihtiyaç duymadan, analizi doğrudan cihaz üzerinde yapan Edge AI (Uçta Yapay Zeka) teknolojisini kullanır. Bu sayede verileriniz fabrika dışına çıkmaz, tam veri gizliliği sağlanır ve internet kesintilerinden etkilenmeden milisaniyeler içinde gerçek zamanlı sonuçlar üretilir.

Hayır, ISEE-CAM sadece raporlama yapmaz; tehlikeyi algıladığı anda gerçek zamanlı (real-time) çıktı üretir. Cihaz üzerindeki dijital çıkışlar sayesinde, bir ihlal tespit edildiğinde harici bir yazılıma gerek duymadan sirenleri çaldırabilir, uyarı lambalarını yakabilir veya makine/forklift hareketini anında durdurabilir. Tüm bu süreçler Edge AI sayesinde milisaniyeler içinde gerçekleşir.

Hayır, ISEE-CAM kendi işlemcisine sahip bağımsız bir sistemdir. Tüm yapay zeka analizlerini kamera üzerinde (Edge AI) gerçekleştirdiği için harici bir sunucuya, yüksek performanslı bir bilgisayara veya lisanslı bir yazılıma ihtiyaç duymaz. Sadece kamerayı monte etmeniz ve enerji vermeniz sistemin çalışması için yeterlidir.

Evet, mevcut kamera altyapınızla da sistemimizi kullanabilirsiniz. Eğer halihazırda kurulu bir sisteminiz varsa, tüm kameralarınızı merkezi bir yapay zeka sunucusuna entegre ederek hem İSG hem de kalite kontrol analizlerini gerçekleştirebiliyoruz. Böylece mevcut donanım yatırımınızı korurken, tesisinizi saniyeler içinde yapay zeka destekli akıllı bir üretim merkezine dönüştürebilirsiniz.

Hayır. Yapay zekâ destekli kameralar, termal kameralar gibi ısı algılayarak çalışmaz. Yapay zekâ kameraları, görsel veriyi (RGB görüntü) kullanarak insanı, makineleri, hareketleri ve tehlikeli bölgeleri algılar. Görüntü işleme ve derin öğrenme algoritmaları sayesinde sahnedeki nesneleri şekil, duruş, hareket ve bağlam üzerinden analiz eder. Termal kameralar ise yalnızca ısı farklarını algılar ve ortam sıcaklığına, yansımaya veya hava koşullarına bağlı olarak yanıltıcı sonuçlar üretebilir. Yapay zekâ destekli kamera sistemleri, ısıya bağlı kalmadan insan varlığını ve riskli etkileşimleri çok daha hassas ve bağlamsal şekilde tespit edebilir; bu nedenle endüstriyel iş güvenliği uygulamalarında daha geniş ve güvenilir bir kullanım alanı sunar.

Birçok tesiste güvenlik önlemleri sabit sensörlere dayanır. Dinamik üretim sahalarında bu sistemler kör noktalar oluşturur ve riskler geç algılanır.

Sensörler sabit noktalara bağlıdır ve değişken saha koşullarında tüm risk senaryolarını kapsayamaz.

Evet, ancak performans kamera kalitesine ve veri setinin çeşitliliğine bağlıdır. Kızılötesi veya termal kameralar düşük ışık koşullarında başarıyı artırır.

En sık karşılaşılan zorluklar; örtüşme, değişken aydınlatma, kamera yerleşimi ve gerçek dünya koşullarına dayanıklı modellerin gerekliliğidir.

Evet, ISEE-CAM ağır sanayi koşullarına tam uyumludur. Teknik özelliklerine göre -20 °C ile +70 °C arasındaki ekstrem çalışma sıcaklıklarında kesintisiz performans gösterir.

Evet, ISEE-CAM bu zorlu koşullar için özel olarak üretilmiştir. Sahip olduğu IP69K sertifikası sayesinde yoğun tozlu alanlarda ve açık havada tam performansla çalışır.

Evet, yangın ve duman veri setleriyle eğitilmiş nesne tespiti modelleri hızlı tespit ve erken uyarı sağlayabilir.

Nesne tespiti, kamera görüntüsünde insanları bularak kişiler arasındaki mesafenin otomatik olarak ölçülmesini ve takibini sağlar.

Nesne tespiti, poz tahmini veya aktivite tanıma ile birleştirilerek düşme, kayma veya anormal olayları belirleyebilir.

Evet, yüksek çözünürlüklü kameralar ve özel modellerle el pozisyonları izlenerek yaralanmalar önlenebilir.

Modeller, tehlikeli alanlara giren veya bulunan kişileri tespit edip sayarak tahliye ve erişim kontrolüne destek olur.

Gerçek zamanlı durumsal farkındalık sağlar, insan ve tehlike varlığını tespit eder, otomatik olay raporlamayı destekler.

Evet, mümkündür. ISEE-CAM, esnek yapay zeka mimarisi sayesinde standart nesneler (personel, forklift vb.) dışında, işletmenize özel nesneleri veya ekipmanları tanıyacak şekilde yeniden eğitilebilir. Uzman ekibimiz tarafından yapılacak veri seti çalışması ile sisteme özel nesne tanımlamaları yapılarak, operasyonunuza özgü takip ve denetim süreçleri hızla devreye alınabilir.

Doğruluk; model, veri seti kalitesi ve ortam koşullarına bağlıdır. İlgili veriyle eğitilmiş ve kaliteli etiketlenmiş modeller, spesifik ortamlarda daha iyi performans gösterir.

Düzenli model yeniden eğitimi, güncel veriyle çalışma, etiketleme kalitesinin artırılması ve gelişmiş modellerin kullanılması yanlış pozitifleri azaltır.

Tespit edilen olaylar, API entegrasyonları veya IoT cihazları aracılığıyla alarm, bildirim veya otomatik durdurma tetikleyebilir.

Kalite kontrol süreçlerinde hassasiyet, doğrudan üreticinin ihtiyacına ve tolerans değerlerine göre ayarlanabilir. Standart çözümlerin ötesinde, projeye özel seçilen yüksek çözünürlüklü kameralar ve lensler sayesinde mikrometre (mikron) seviyesindeki detaylarda dahi yüksek hassasiyetle çalışmak mümkündür. Sistemin çalışma prensibi, ihtiyaca uygun cihaz seçimi ile optimize edilerek en zorlu kalite kriterlerini karşılayacak şekilde kurgulanır.

Evet, sistem üzerinden geçmişe dönük kayıt tutmak mümkündür. İhtiyacınıza göre sisteme özel bir kayıt cihazı entegre ederek günlük, haftalık veya aylık periyotlarda veri depolayabilirsiniz. Ayrıca internet bağlantısı sağlandığı takdirde, analiz yapan kameraların görüntülerini doğrudan kendi mevcut kayıt cihazlarınıza da yönlendirerek tüm süreci kayıt altına alabilirsiniz.

Evet, görüntü işleme yapan kamera anlık olarak izlenebilir. İsterseniz kameranın yakınına takılacak sisteme ait bir monitör üzerinden, isterseniz de internet bağlantısı sağlanması durumunda ağ üzerinden bir arayüz ile sistemi gerçek zamanlı olarak takip edebilirsiniz. Bu sayede yapay zeka analizleri devam ederken saha operasyonunu da canlı olarak gözlemleme imkanınız olur.

Evet, birden fazla kamera birbiriyle haberleşerek koordineli bir şekilde çalışabilir. Bunun için yüksek hızlı bir internet bağlantısına gerek yoktur; kameraları birbirine bağlayan basit bir yerel ağ (switch bağlantısı) üzerinden iletişim sağlanabilir. Bu sayede kameralar birbirlerinden gelen verilere göre ortak kararlar alabilir ve ona göre anlık çıktı üreterek tüm sahanın güvenliğini senkronize bir şekilde yönetebilir.

Veri artırma, modelin farklı ışık, açı ve ölçek koşullarına daha dayanıklı öğrenmesini sağlar ve genelleme performansını artırır.

Sınıf dengesizliği, nadir görülen nesnelerin düşük doğrulukla tespit edilmesine yol açar ve özel örnekleme teknikleriyle dengelenmelidir.

Modelin en kararsız tahmin ettiği örnekler seçilerek yeniden etiketlenir ve eğitim verimliliği artırılır.

mAP, farklı eşik değerlerinde modelin doğruluk ve kapsama performansını özetleyen temel değerlendirme metriğidir.

IoU, tahmin edilen kutu ile gerçek kutu arasındaki örtüşmeyi ölçerek tespitin doğruluğunu belirler.

FPS, sistemin saniyede işleyebildiği kare sayısını gösterir ve gecikme hassas uygulamalarda doğrudan performansı belirler.

Evet, sistemde anlık durum takibi ve hata bildirim mekanizması bulunmaktadır. Kameranın kapanması, bağlantısının kopması veya bir donanım arızası oluşması durumunda; sistem üzerindeki kuru kontak çıkışları veya ağ üzerinden gönderilen sinyaller aracılığıyla anında uyarı alabilirsiniz. Bu sayede güvenlik ve kalite kontrol süreçlerinizde herhangi bir kesinti yaşanmadan duruma müdahale etme imkanınız olur.

Görüntü işleme sistemlerinde KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) uyumu, verinin nerede ve nasıl işlendiğiyle doğrudan ilgilidir. ISEE-CAM, görüntüleri merkezi bir sunucuya veya buluta aktarmadan doğrudan kamera üzerinde işleyen Edge AI teknolojisini kullanır. Bu sayede kişisel veriler (yüz hatları, kimlik belirleyici detaylar) cihaz dışına çıkmaz ve kayıt altına alınmadan sadece anlık analiz (personel/forklift tespiti gibi) için kullanılır. Dolayısıyla, verinin dışarı sızma riski ortadan kalkar ve KVKK gereksinimleri teknik olarak en güvenli seviyede karşılanmış olur.

Veri buluta gönderilmeden yerel cihazda işlendiği için gizlilik riskleri önemli ölçüde azalır.

Ortam değişimine bağlı olarak periyodik veri toplama ve yeniden eğitim yapılmalıdır.

Ortam koşullarının değişmesi ve veri dağılımının kayması performans düşüşüne neden olur.

Sistemin donanım ve yazılım garantisi 1 yıldır. Garanti süresi boyunca yaşanabilecek her türlü teknik durumda, yetkili uzmanlarımız müşteri ile anında iletişime geçerek gerekli desteği sağlar. Hem cihazın fiziksel dayanıklılığı hem de yazılımın sürekliliği noktasında, operasyonlarınızın aksamaması için hızlı ve çözüm odaklı bir teknik destek süreci yürütülmektedir.

Sistemde yanlış bir ihlal (false positive) tespit edilmesi durumunda, hatalı verilerin toplanıp yapay zekaya yeniden öğretilmesi ve sistemin güncellenerek tekrar aktif edilmesi bir iş günü içinde tamamlanmaktadır. Çevik yazılım altyapımız ve uzman ekibimiz sayesinde, sahaya özel optimizasyonlar hızla gerçekleştirilerek sistemin en yüksek doğruluk oranıyla kesintisiz çalışması sağlanır.

Evet, OPC-UA, Modbus TCP veya REST API üzerinden PLC sistemleriyle güvenli entegrasyon sağlanabilir.

Algılanan olaylar SCADA ekranlarına alarm, log ve istatistik olarak aktarılabilir.

Otonom sistemler, dijital ikizler ve akıllı fabrikalarla bütünleşik şekilde daha merkezi bir rol üstlenecektir.

Görüntü, LiDAR, termal ve ses verilerinin birlikte kullanılması algılama doğruluğunu artırır.