Amaç
Bir süpermarket, ürünlerin envanterini nasıl takip eder? Genellikle, veriler bir veritabanında saklanır ve bir müşteri bir ürün satın aldığında, envanter güncellenir.
Bu blog, makine görüşü kullanarak ürünlerin envanterini takip etmenin daha iyi bir çözümünü göstermektedir. IP kameralar, süpermarketin içindeki farklı noktalara yerleştirilebilir ve ürünlerin yerleştirildiği raflara yönlendirilebilir. Ardından, bu kameraların gerçek zamanlı video akışı, NVIDIA Jetson platformu gibi bir kenar cihazına gönderilebilir; burada belirli bir rafta mevcut olan ürün sayısını tespit edebilir. Eğer bir rafta bir ürün eksikse, sistem envanterden sorumlu kişileri bilgilendirebilir ve durumu gerçek zamanlı olarak güncelleyebilir.
Donanım Genel Görünümü
Bu uygulama için aşağıdaki donanım kullanılabilir
Temel İş Akışı
Öncelikle, tüm ürünlerin tek bir sınıf olarak etiketlendiği raf görüntülerine sahip olan SKU110K veri seti gibi bir kamu veri seti kullanabiliriz. Ardından, veri setini Roboflow platformuna yükleyip, YOLOv5 formatına dönüştürebilir ve yeni bir veri seti oluşturabiliriz. Daha sonra, yeni veri setini eğitmek için YOLOv5 kullanabiliriz. Son olarak, eğitilmiş modeli, Seeed Studio tarafından geliştirilen No-Code Edge AI Vision Tool adlı bir araç kullanarak bir Jetson cihazına dağıtabilir ve bir IP kamera kullanarak bir rafta mevcut olan ürün sayısını tespit edebiliriz.
Yazılım Genel Görünümü
YOLOv5
YOLO, ‘You Only Look Once’ teriminin kısaltmasıdır. Bu, bir görüntüdeki çeşitli nesneleri gerçek zamanlı olarak tespit eden ve tanıyan bir algoritmadır. Ultralytics YOLOv5, YOLO’nun en son sürümüdür ve artık PyTorch framework’üne dayanmaktadır.
Roboflow
Roboflow, çevrimiçi bir etiketleme aracıdır. Bu araç, tüm görüntülerinizi kolayca etiketlemenizi, bu görüntülere ek işleme eklemenizi ve etiketlenmiş veri setini YOLOV5 PyTorch, Pascal VOC ve daha fazlası gibi farklı formatlarda dışa aktarmanızı sağlar! Roboflow ayrıca kullanıcılara hazır kamu veri setleri sunmaktadır.
No Code Edge AI Vision Tool
No Code Edge AI Vision, Seeed Studio tarafından geliştirilen bir araçtır ve hiç kodlama deneyimi olmadan kenarda AI görüşüne başlamanıza yardımcı olur! Eğitilmiş modeli yüklemek ve bir web tarayıcısında çıkarımı görüntülemek için Node-RED’i arayüz olarak kullanır!
Demo Gösterimi
Eğitilmiş model No Code Edge AI Vision aracına yüklendikten sonra, çıkarım aşağıdaki gibi gerçekleştirilebilir
