×
Görüntü işleme, görüntülerdeki ve videolardaki nesnelerin ve kişilerin,
bilgisayarlar aracılığıyla tanımlamasını ve anlamasını sağlayan bir
bilgisayar
bilimi alanıdır.
Görüntü işleme, insanların hem görme biçimini hem de gördüklerini
anlamlandırma
biçimini kopyalamaya çalışır. Bu teknik insan yeteneklerini kopyalayan
görevleri
gerçekleştirmeyi ve otomatikleştirmeyi amaçlaması bakımından diğer yapay
zeka
türleriyle benzerlik göstermektedir.
Farklı pratik uygulamalar ile çalıştırabileceğiniz DBT Görüntü İşleme
Ürünleri
sayesinde şirketiniz içinde veya bulutta, birçok modern yeniliği ve
çözümü
iş
süreçlerinize entegre edebilirsiniz.
Günümüzün zorlu endüstriyel uygulamalarının kontrolünün sağlanmasında hedef görüntüleri yakalamak, analizini gerçekleştirmek ve veri elde etmek için görüntü işleme teknolojisinden faydalanılır.
Endüstriyel görüntü işleme teknolojisi geniş bir kullanım
alanına sahiptir.
Özel
bilgisayarlar ve pahalı yazılımlarla gerçekleştirilen kontrol
sistemlerine
alternatif olarak geliştirilmiştir. Maliyetleri yüksek oranda
düşüren sistem
aynı zamanda üretim verimliliğini de sağlayan endüstriyel bir
teknoloji
çözümüdür.
Kaydetme, uyarlama ve veri analizleri sağlaması yapan endüstri
tasarımı
görüntü
işleme teknolojisi, insan gözünün sınırları ötesinde çalışmalar
yapabilmektedir.
Görüntü işleme teknolojisiyle kalite kontrol uygulamaları için
pahalı
çözümlere
gerek duymayacak ve uzun vadede yüksek kazançlar
sağlayabileceksiniz.
Görüntü işleme sistemleri, insanlardaki görme sisteminin işleyişini taklit etmek için makine öğrenimi, algılama cihazları, derin öğrenme ve yapay zekadan gelen girişleri kullanır. Sistem, bulutta yer alan büyük miktarlarda görüntü veya görsel veri üzerinde eğitilen algoritmalarda çalışır. Bu görsel verilerde yer alan desenleri algılar ve diğer görüntülerin içeriğini belirlemek için bu desenleri kullanır.
Endüstri (Nesne sayma, robotik uygulamalar, kalite kontrol)
Trafik (Plaka tanıma, trafik kontrol, trafik ışığı ve işareti tanıma)
Güvenlik (Hareket algılama, nesne takibi, yüz tanıma)
Perakende (Davranış analizi, insan sayma, mağaza izleme)
Tıp (Bilgisayarlı tomografi, damar analizi, ultrason)
Çevre güvenliği (Çevre kirliliği tespiti)
Askeri (İzleme, Hedef tanıma)
Jeodezi ve Fotogrametri (Uzaktan algılama) alanlarında da kullanılmaktadır.
Tarımsal uygulamalar (Ekin verimliliği tespiti)
Astronomi (uydu görüntüleri ile hava tahmini)
Görüntü işleme teknolojisi bir dizi pratik kullanım durumunu desteklemek için birçok uygulama türü ve algılama cihazıyla birleşebilmesi bakımından güçlü bir yetenektir. En çok kullanılan görüntü işleme uygulamaları:
Görüntü işleme, bir üretim hattındaki ürün miktarını, kalitesini ve ambalajlama süreçlerini izlemek için kullanılabilir. Ayrıca bakım amacıyla üretim makinelerini de izleyebilir.
Karakter tanıma, çok uzun metin içeriklerinde bulunan bilgiler için içerik bulunabilirliğini artırma ve robotik işleme otomasyon sistemlerine yönelik belge işlemeyi etkinleştirmek için kullanılabilir.
İnsansız hava araçlarından, uçaklardan veya uydulardan alınan tarımsal arazi görüntüleriyle hasat takibi, yabancı ot oluşumu tespiti veya besin eksikliği gibi birçok analiz yapılabilir.
Fiziksel nesneler, görüntü işleme ile gerçek zamanlı olarak algılanır ve izlenir. Bu bilgi daha sonra sanal nesneleri fiziksel bir ortama gerçekçi bir şekilde yerleştirmek için kullanılır.
Biyometrik güvenlik sistemleri, oturum açma veya kullanıcı ekleme sırasında bireyleri benzersiz bir şekilde tanımlamak ve kullanıcı kimliğini doğrulama etkinliğini güçlendirmek için yüz tanımadan yararlanır.
Tıbbi cihazların kullanılmasıyla elde edilen fotoğraflar veya görüntüler, doktorlar tarafından hastaların sağlıksal sorunlarını daha hızlı ve daha doğru teşhis etmesine yardımcı olmak için kullanılabilir.
Fotoğraflardaki nesneleri veya kişileri tanımlamak ve bu tanımlamaya göre düzenlemek için görüntü işleme teknolojisi kullanılabilir. Bu tarz fotoğraf tanıma uygulamaları genellikle fotoğraf arşivleri ve sosyal medya uygulamalarında kullanılır.
Kendi kendine giden otonom araçlar, gerçek zamanlı nesne tanımlama, izleme ve takip özelliği sayesinde bir arabanın etrafında olup bitenler hakkında bilgi toplar ve aracı bu bilgilere göre yönlendirir.
Sistem, bir bölgedeki nesneleri veya insanları tanımlar ve onların bu alan içindeki hareketlerini izler.
Geleceği Şekillendiren Teknoloji ile
Üretim Süreçlerinizi
Optimize Edin
Görüntü işleme, görüntülerdeki ve videolardaki nesnelerin ve kişilerin,
bilgisayarlar
aracılığıyla tanımlamasını ve anlamasını sağlayan bir bilgisayar bilimi
alanıdır.
Görüntü işleme, insanların hem görme biçimini hem de gördüklerini
anlamlandırma biçimini
kopyalamaya çalışır.
Bu teknik insan yeteneklerini kopyalayan görevleri gerçekleştirmeyi ve
otomatikleştirmeyi
amaçlaması bakımından diğer yapay zeka türleriyle benzerlik göstermektedir.
Farklı pratik uygulamalar ile çalıştırabileceğiniz DBT Görüntü İşleme
Ürünleri sayesinde şirketiniz içinde veya bulutta,
birçok modern yeniliği ve çözümü iş süreçlerinize entegre edebilirsiniz.
Günümüzün zorlu endüstriyel uygulamalarının kontrolünün sağlanmasında hedef
görüntüleri yakalamak,
analizini gerçekleştirmek ve veri elde etmek için görüntü işleme teknolojisinden
faydalanılır.
Endüstriyel görüntü işleme teknolojisi geniş bir kullanım alanına sahiptir. Özel
bilgisayarlar
ve pahalı yazılımlarla gerçekleştirilen kontrol sistemlerine alternatif olarak
geliştirilmiştir.
Maliyetleri yüksek oranda düşüren sistem aynı zamanda üretim verimliliğini de
sağlayan endüstriyel bir teknoloji çözümüdür.
Kaydetme, uyarlama ve veri analizleri sağlaması yapan endüstri tasarımı görüntü işleme teknolojisi, insan gözünün sınırları ötesinde çalışmalar yapabilmektedir. Görüntü işleme teknolojisiyle kalite kontrol uygulamaları için pahalı çözümlere gerek duymayacak ve uzun vadede yüksek kazançlar sağlayabileceksiniz.
Görüntü işleme sistemleri, insanlardaki görme sisteminin işleyişini taklit etmek için makine öğrenimi, algılama cihazları, derin öğrenme ve yapay zekadan gelen girişleri kullanır. Sistem, bulutta yer alan büyük miktarlarda görüntü veya görsel veri üzerinde eğitilen algoritmalarda çalışır. Bu görsel verilerde yer alan desenleri algılar ve diğer görüntülerin içeriğini belirlemek için bu desenleri kullanır.
Daha az kaynak tüketir
Daha hızlı yedek alınır
Daha düşük veri alanı kaplar
Daha iyi hizmet kalitesi sağlar
Ani saldırılara ya da sistemsel sorunlara karşı koruma sağlar
Endüstri (Nesne sayma, robotik uygulamalar, kalite kontrol)
Trafik (Plaka tanıma, trafik kontrol, trafik ışığı ve işareti tanıma)
Güvenlik (Hareket algılama, nesne takibi, yüz tanıma)
Perakende (Davranış analizi, insan sayma, mağaza izleme)
Tıp (Bilgisayarlı tomografi, damar analizi, ultrason)
Çevre güvenliği (Çevre kirliliği tespiti)
Askeri (İzleme, Hedef tanıma)
Jeodezi ve Fotogrametri (Uzaktan algılama) alanlarında da kullanılmaktadır.
Tarımsal uygulamalar (Ekin verimliliği tespiti)
Astronomi (uydu görüntüleri ile hava tahmini)
Görüntü işleme teknolojisi bir dizi pratik kullanım durumunu desteklemek için birçok uygulama türü ve algılama cihazıyla birleşebilmesi bakımından güçlü bir yetenektir. En çok kullanılan görüntü işleme uygulamaları:
Görüntü işleme, bir üretim hattındaki ürün miktarını, kalitesini ve ambalajlama süreçlerini izlemek için kullanılabilir. Ayrıca bakım amacıyla üretim makinelerini de izleyebilir.
Karakter tanıma, çok uzun metin içeriklerinde bulunan bilgiler için içerik bulunabilirliğini artırma ve robotik işleme otomasyon sistemlerine yönelik belge işlemeyi etkinleştirmek için kullanılabilir.
İnsansız hava araçlarından, uçaklardan veya uydulardan alınan tarımsal arazi görüntüleriyle hasat takibi, yabancı ot oluşumu tespiti veya besin eksikliği gibi birçok analiz yapılabilir.
Fiziksel nesneler, görüntü işleme ile gerçek zamanlı olarak algılanır ve izlenir. Bu bilgi daha sonra sanal nesneleri fiziksel bir ortama gerçekçi bir şekilde yerleştirmek için kullanılır.
Biyometrik güvenlik sistemleri, oturum açma veya kullanıcı ekleme sırasında bireyleri benzersiz bir şekilde tanımlamak ve kullanıcı kimliğini doğrulama etkinliğini güçlendirmek için yüz tanımadan yararlanır.
Tıbbi cihazların kullanılmasıyla elde edilen fotoğraflar veya görüntüler, doktorlar tarafından hastaların sağlıksal sorunlarını daha hızlı ve daha doğru teşhis etmesine yardımcı olmak için kullanılabilir.
Fotoğraflardaki nesneleri veya kişileri tanımlamak ve bu tanımlamaya göre düzenlemek için görüntü işleme teknolojisi kullanılabilir. Bu tarz fotoğraf tanıma uygulamaları genellikle fotoğraf arşivleri ve sosyal medya uygulamalarında kullanılır.
Kendi kendine giden otonom araçlar, gerçek zamanlı nesne tanımlama, izleme ve takip özelliği sayesinde bir arabanın etrafında olup bitenler hakkında bilgi toplar ve aracı bu bilgilere göre yönlendirir.
Sistem, bir bölgedeki nesneleri veya insanları tanımlar ve onların bu alan içindeki hareketlerini izler.
