Arka Plan
Günümüzün hızlı tempolu ve birbirine bağlı dünyasında, insan aktivitelerini anlamak çeşitli alanlarda giderek daha kritik hale gelmiştir. Sağlık hizmetlerinden fitness’a, robotikten artırılmış gerçekliğe kadar, insan aktivitelerini gerçek zamanlı olarak doğru bir şekilde tanımlama ve sınıflandırma yeteneği, dönüştürücü uygulamalar için muazzam bir potansiyele sahiptir. Geleneksel olarak, bu tür görevler güçlü sunucular veya bulut tabanlı platformlar üzerinde gerçekleştirilmiştir ve genellikle gizlilik, gecikme ve kaynak kısıtlamaları ile ilgili zorluklar ortaya çıkarmıştır. Bu blogda, kenarda video sınıflandırması kullanarak insan aktivitelerini tanımlamanın önemini, faydalarını, uygulamalarını ve çeşitli endüstriler üzerindeki potansiyel etkisini inceliyoruz.
MoveNet
MoveNet, Google tarafından geliştirilen bir bilgisayarla görme modelidir ve insan poz tahminine odaklanmaktadır. Görüntüler ve videolar içindeki insanların pozlarını doğru bir şekilde tahmin edebilir. MoveNet esasen poz tahmini için tasarlanmış olsa da, insan hareketleri veya eylemleri içeren video sınıflandırma görevleri için bir özellik çıkarıcı olarak da kullanılabilir. MoveNet kullanarak bir videonun her karesinden poz bilgilerini çıkararak, zaman içinde ana vücut eklemlerinin hareketini ve mekansal ilişkilerini temsil edebilir ve bu bilgiler daha sonra bir video sınıflandırma modeline girdi olarak kullanılabilir.
Bir MoveNet modelini bir kenar cihazında, örneğin bir mobil cihaz veya gömülü sistemde oluşturmak, birkaç avantaj sunabilir.
“““html
reTerminal
Edge bilişimin yükselişi ile birlikte, Seeed Studio’nun reTerminal cihazı, İnsan-Makine Arayüzü (HMI) cihazları dünyasında devrim yaratan bir çözüm olarak ortaya çıkıyor. Geleceğe hazır bir çözüm sunan reTerminal, IoT ve bulut sistemleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olarak, edge bilişim uygulamaları için sonsuz olanaklar sunuyor. MoveNet’in olağanüstü yetenekleriyle birleştirildiğinde, etkisi gerçekten dönüştürücü oluyor. Raspberry Pi Compute Module 4 (CM4) ile güçlendirilen reTerminal, 1.5GHz’de çalışan Quad-Core Cortex-A72 CPU’su ile talepkar görevler için önemli bir işlem gücü sağlıyor. 1280 x 720 çözünürlüğe sahip 5 inç IPS kapasitif çoklu dokunmatik ekranı, canlı ve etkileşimli bir görüntü sunuyor. 4GB RAM ile donatılan reTerminal, verimli çoklu görev yapma imkanı sağlarken, cömert 32GB eMMC depolama alanı hızlı açılış süreleri ve akıcı bir kullanıcı deneyimi sunuyor. Bu etkileyici özellikleri kullanarak, MoveNet’i edge’de dağıtmak ideal bir seçim haline geliyor.
Edge’e Özgü Uygulamalar
MoveNet ve edge’de video sınıflandırmasının birleşimi, çeşitli alanlarda devrim yaratan yenilikçi projeleri mümkün kılabilir. İşte birkaç örnek:
“““html
- İnsan etkinliği tanıma: Video sınıflandırma için MoveNet’i kullanarak, spor analizi, fitness koçluğu veya jest tabanlı arayüzler gibi insan etkinliklerini otomatik olarak tanıyan ve sınıflandıran uygulamalar geliştirebilirsiniz.
- Artırılmış gerçeklik (AR): MoveNet, insan pozlarını veya jestlerini izlemek ve sınıflandırmak için AR uygulamalarında kullanılabilir, bu da kullanıcıların hareketlerine gerçek zamanlı olarak yanıt veren etkileşimli ve sürükleyici deneyimler sağlar.
- Robotik: Kenar cihazlarda MoveNet tabanlı video sınıflandırma, robotların insan eylemlerini anlamasına ve yorumlamasına yardımcı olabilir, bu da insan-robot etkileşimini, jest tabanlı kontrolü veya hatta robot destekli terapileri geliştirebilir.
- Yardımcı teknolojiler: MoveNet kullanarak kenar tabanlı video sınıflandırma, engelli bireyler için işaret dili tanıma, hareket tabanlı kontrol sistemleri veya düşme algılama sistemleri gibi yardımcı teknolojileri güçlendirebilir.
Sonuç
Sonuç olarak, reTerminal ve kenar video sınıflandırmasının birleşimi, çeşitli alanlarda fırsatlar ve ilerlemeler sunmaktadır. Raspberry Pi Compute Module 4 ile güçlendirilmiş reTerminal’in geleceğe hazır HMI cihazı, etkileyici işlem gücü, canlı ekranı ve yeterli belleği ile MoveNet gibi video sınıflandırma modellerinin kesintisiz dağıtımı için zemin hazırlamaktadır. reTerminal’in yeteneklerinden yararlanarak, organizasyonlar ve geliştiriciler gerçek zamanlı video sınıflandırmayı doğrudan kenara getirebilir, bu da artırılmış gizlilik, düşük gecikme ve verimli kaynak kullanımı sağlar. Robotik ve AR’dan sağlık hizmetleri ve güvenliğe kadar, reTerminal ve video sınıflandırmasının entegrasyonu, teknolojiyi etkileşim şeklimizi devrim niteliğinde değiştiren yenilikçi uygulamaları güçlendirir. Gerçek zamanlı olarak insan etkinliklerini analiz etme ve tanıma yeteneği ile video sınıflandırma yeteneklerine sahip kenar cihazları, yeni otomasyon, kişiselleştirme ve güvenlik seviyelerini açığa çıkarmaya hazırdır.
