Giriş
Son zamanlarda, derin öğrenme ve kenar bilişimdeki ilerlemeler, özellikle gözetim, güvenlik ve üretim alanlarında bilgisayarla görme alanını devrim niteliğinde değiştirmiştir. Cihaz içi makine öğrenimini yerelleştirilmiş işlemeyle entegre eden Kenar AI’nın benimsenmesi, ağ sorunları ve gizlilik endişeleri gibi zorlukların üstesinden gelmiştir. Bu merkeziyetsiz yaklaşım, sistemin dayanıklılığını artırmakla kalmaz, aynı zamanda gerçek zamanlı bilgisayarla görmeyi daha pratik ve maliyet etkin hale getirir. IoT ile sorunsuz entegrasyon, sistem zekasını daha da yükselterek çeşitli uygulamalarda veri analizine kapsamlı ve bağlantılı bir yaklaşım sağlar.
Seeed Studio’nun Raspberry Pi HMİ’leri, geçit zekası ve cihaz içi IoT elde etmek için dönüştürücü bir çözüm sunar. Bu HMİ’ler, Raspberry Pi tarafından desteklenerek, verileri yerel olarak verimli bir şekilde işler. Geçit zekasının entegrasyonu, cihazların bağımsız olarak bilinçli kararlar almasını sağlayarak gerçek zamanlı tepki verme yeteneğini artırır. Seeed Studio’nun donanımı ile Raspberry Pi’nin yetenekleri arasındaki sinerji, kapsamlı IoT çözümlerinin doğrudan kenarda dağıtılması için sağlam bir temel oluşturur ve veri işleme verimliliği ve hızını garanti eder.
Görüntü işleme ve IoT yeteneklerini kullanabileceğimiz güvenlik, gözetim ve üretim alanlarındaki farklı uygulamaları keşfedeceğiz.
Güvenlik ve Gözetim Sistemleri
Anomali Tespiti
Bilgisayarla görme, verilerden öğrenerek gözetimde olağandışı davranışları anlamaktadır ve farklı öğrenme türlerini kullanmaktadır. Garip araç varlığı veya ani kalabalık hareketlerini tespit etmek için kullanılır. Anomali tespit sistemleri, anormallikleri bulmak için verileri ve belirli öğrenmeyi kullanır; bu, tek nokta anomalleri (hareketsiz bir araba gibi) veya bağlamsal anomalleri (farklı bir bağlamda normal davranış) içerebilir. Ayrıca, küresel (belirli bir konum olmaksızın gerçekleşen) veya yerel (belirli bir alanda) olarak sınıflandırılır. Güvenlik izleme, trafik, metro, kampüsler, trenler, botlar, binalar ve kamusal alanlar gibi çeşitli alanları kapsar. Durdurulmuş araçlar, panik durumları, yetkisiz erişim ve olağandışı yaya davranışları gibi durumları tespit etmeye yardımcı olur.
Video Gözetimi ve Güvenlik
Akıllı video gözetimi, olağandışı aktiviteleri tespit etme, nesneleri takip etme ve hareketleri analiz etme gibi birçok kullanım alanına sahiptir. İşbirlikçi video gözetimi, büyük AI görsel sistemleri için birden fazla kamera kullanır. YOLOv7/v5 gibi algoritmalar kullanan insan tespit sistemleri, güvenlik için tek veya birden fazla kişiyi otomatik olarak tanımlar. Hareket analizi, insan tespiti ve yol modelleme kombinasyonu, Akıllı Şehirlerde araç ve yaya davranışını tahmin etmeye ve anlamaya yardımcı olur.
Yüz tanıma, insanları otomatik olarak tanımlayarak güvenliği artırır, ancak güçlü gizlilik korumalarına ihtiyaç duyar. İnsan hareketlerini tanımlamak ve hareket kalıplarını tespit etmek, çöp atma veya amaçsız dolaşma gibi yasadışı faaliyetleri yakalamaya yardımcı olur. Sürücü ve trafik güvenliği için, yolda veya araçlarda bulunan kameralar, şerit ihlalleri veya yayaları tespit eder. Araç içi güvenlik sistemleri, sürücüleri yorgunluk veya kurallara uymama belirtileri için izleyerek her şeyi daha güvenli hale getirir.
Üretim Durumları
İş Yerinin Güvenliğini Artırma
Üretimde iş gücünün güvenliğini sağlamak, hem çalışanların refahı hem de üretim verimliliği için kritik öneme sahiptir. Manuel izleme süreçleri hatalara açıktır, çünkü bireyler birden fazla ekranı aynı anda gözlemekte zorlanabilir, bu da çalışanlar ve genel üretim firması için potansiyel sonuçlar doğurabilir. Bilgisayarla görme teknolojileri, güvenlik sorunlarını verimli bir şekilde tespit ederek bu zorluğu ele alır; gösterge panolarında raporlar oluşturarak ve kazalar durumunda otomatik uyarılar vererek müdahale için zamanında bir yaklaşım sağlar. Bu proaktif yaklaşım, yönetimin zamanında müdahale etmesine olanak tanır, daha güvenli bir çalışma ortamını teşvik eder ve potansiyel olayların üretim üzerindeki etkisini en aza indirir.
Viral Felaketlerle Mücadele ve İnsanların Sağlığını Sağlama
COVID-19 pandemisi sırasında, üretim tesisleri kesintilerle karşılaştı ve faaliyetlere yeniden başlandığında, sosyal mesafe ve maske takma gibi güvenlik önlemleri zorunlu hale geldi. Bilgisayarla görme uygulamaları, bu protokolleri izlemek ve uygulamak için kritik araçlar olarak ortaya çıktı. Derin öğrenme modelleri kullanarak, bilgisayarla görme, iş gücünün COVID-19 önlemlerine uyumunu etkili bir şekilde izlemeyi sağlar, örneğin sosyal mesafe tespiti. Bu teknoloji, pandemi sırasında ve sonrasında güvenli bir çalışma ortamı sağlar. Ek bir uygulama, maske kontrolünü otomatikleştirerek, maskesiz bireyleri verimli bir şekilde tespit etmektir.
Kalite Kontrolü
Üretimde bilgisayarla görme kullanmak harikadır çünkü insanların görmekte zorlanabileceği küçük kusurları bile bulabilir. Bu sorunları bulmak ve düzeltmek, kötü ürünlerin müşterilere ulaşmasını önlemek için son derece önemlidir. Bu, üretim maliyetlerini artırmaktan kaçınmaya yardımcı olur ve müşterilerin memnuniyetini korur. Bilgisayarla görme ile üreticiler, üretim sürecini yakından izleyerek, kusurlu parçaları yakalayabilir ve ürünlerin kaliteli olmasını sağlayabilir. Bu, sadece her şeyin kaliteli olmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda kötü ürünlerin müşterilere ulaşmasını önleyerek işletmenin itibarını artırır.
Seeed Studio’nun Raspberry Pi Ekosistemi
Seeed Studio, 2013 yılından beri Raspberry Pi kullanıcı topluluğuna hizmet vermektedir ve onaylı satıcı ve tasarım ortağı olma konusunda öncülük etmiştir. 2021’deki ilk reTerminal versiyonundan bu yana, reRouter, kenar kontrolörü serisi ve bu yıl reTerminal DM dahil olmak üzere bir dizi ürün sunmaktayız; yaratıcılar, yapımcılar, meraklılar, öğrenciler, mühendisler, işletmeler ve Raspberry Pi’ye ihtiyaç duyan her senaryo için hizmet vermekteyiz.
Daha Fazla Kaynak
- Daha fazla ürün, tam sistem cihazları, özelleştirme hizmetleri ve kullanım durumlarını keşfetmek için Seeed Raspberry Pi sayfasını ziyaret edin.
- Seeed ve Seeed’in Raspberry Pi destekli ürünlerinin gerçek dünya zorluklarını nasıl ele aldığını öğrenmek için en son Raspberry Pi başarı hikayeleri broşürünü indirin. Fikirlerinizi ve hikayenizi ekibimizle paylaşmak için edge@seeed.cc adresine yazın.
- Başlamak için Raspberry Pi wiki sayfamıza derinlemesine dalın.
- İhtiyaçlarınıza uygun ürünleri bulmak için en son ürün kataloğumuzu indirin.
- Daha fazla özelleştirme olasılıklarını tartışmak isterseniz, lütfen özelleştirme hizmetlerimizi gözden geçirin ve daha derin bir tartışma ve değerlendirme için edge@seeed.cc adresine talebinizi gönderin.