Görüntü İşleme - Görüntü İşleme Nedir - Nesnelerin İnterneti - IoT | DBT -->

Bu web sitesi çerezleri kullanmaktadır.

Web Sitemizin geliştirilmesi için, üçüncü taraf çerezleri dahil çerezlerden ve diğer teknolojilerden yararlanılmaktadır. Web Sitemizi kullanmaya devam ettiğiniz veya “İzin Ver” butonuna tıkladığınız takdirde; Çerez Politikası ve Çerez Aydınlatma Metni’nde belirtilen kapsamda çerez kullanımları ile buna ilişkin bazı kişisel verilerinizin işlenmesi faaliyetlerine onay vermiş olacaksınız. Zorunlu çerezler dışında çerez kullanımlarını engelleyebilirsiniz. Ayrıntılı bilgiye Çerez Politikamızdan ulaşabilirsiniz. Çerez Politikası ve Çerez Aydınlatma Metni’ni incele

Görüntü İşleme

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.

Görüntü İşleme

Endüstriyel Görüntü İşleme

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 çalışma yöntemi nasıl işler?

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.

Görüntü İşleme Teknolojisinin Aşamaları Nelerdir?

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

Görüntü İşleme Kullanım Alanları Nelerdir?

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 İşleme Uygulamaları Nelerdir?

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:

Üretim Süreci İzleme

Görüntü işleme, bir üretim hattındaki ürün miktarını, kalitesini ve ambalajlama süreçlerini izlemek için kullanılabilir. Ayrıca bakım amacıyla üretim makinelerini de izleyebilir.

Metin Ayıklama

Karakter tanıma, çok uzun metin içeriklerinde bulunan bilgiler için içerik bulunabilirliğini artırma ve robotik işleme otomasyon sistemlerine yönelik belge işlemeyi etkinleştirmek için kullanılabilir.

Tarım Uygulamaları

İnsansız hava araçlarından, uçaklardan veya uydulardan alınan tarımsal arazi görüntüleriyle hasat takibi, yabancı ot oluşumu tespiti veya besin eksikliği gibi birçok analiz yapılabilir.

Artırılmış gerçeklik

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.

Yüz Tanıma Teknolojisi

Biyometrik güvenlik sistemleri, oturum açma veya kullanıcı ekleme sırasında bireyleri benzersiz bir şekilde tanımlamak ve kullanıcı kimliğini doğrulama etkinliğini güçlendirmek için yüz tanımadan yararlanır. 

Sağlık Hizmetleri

Tıbbi cihazların kullanılmasıyla elde edilen fotoğraflar veya görüntüler, doktorlar tarafından hastaların sağlıksal sorunlarını daha hızlı ve daha doğru teşhis etmesine yardımcı olmak için kullanılabilir.

İçerik Tanımlama ve Düzenleme

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.

Otonom Araçlar

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.

Uzamsal Veri Analizi

Sistem, bir bölgedeki nesneleri veya insanları tanımlar ve onların bu alan içindeki hareketlerini izler.

Görüntü İşleme

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.

Endüstriyel Görüntü İşleme

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 çalışma yöntemi
NASIL İŞLER?

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.

Görüntü İşleme
Teknolojisinin Aşamaları
NELERDİR?

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

Görüntü İşleme
Kullanım Alanları
NELERDİR?

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 Uygulamaları
NELERDİR?

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:

Üretim Süreci İzleme

Görüntü işleme, bir üretim hattındaki ürün miktarını, kalitesini ve ambalajlama süreçlerini izlemek için kullanılabilir. Ayrıca bakım amacıyla üretim makinelerini de izleyebilir.

Metin Ayıklama

Karakter tanıma, çok uzun metin içeriklerinde bulunan bilgiler için içerik bulunabilirliğini artırma ve robotik işleme otomasyon sistemlerine yönelik belge işlemeyi etkinleştirmek için kullanılabilir.

Tarım Uygulamaları

İnsansız hava araçlarından, uçaklardan veya uydulardan alınan tarımsal arazi görüntüleriyle hasat takibi, yabancı ot oluşumu tespiti veya besin eksikliği gibi birçok analiz yapılabilir.

Artırılmış gerçeklik

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.

Yüz Tanıma Teknolojisi

Biyometrik güvenlik sistemleri, oturum açma veya kullanıcı ekleme sırasında bireyleri benzersiz bir şekilde tanımlamak ve kullanıcı kimliğini doğrulama etkinliğini güçlendirmek için yüz tanımadan yararlanır.

Sağlık Hizmetleri

Tıbbi cihazların kullanılmasıyla elde edilen fotoğraflar veya görüntüler, doktorlar tarafından hastaların sağlıksal sorunlarını daha hızlı ve daha doğru teşhis etmesine yardımcı olmak için kullanılabilir.

İçerik Tanımlama ve Düzenleme

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.

Otonom Araçlar

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.

Uzamsal Veri Analizi

Sistem, bir bölgedeki nesneleri veya insanları tanımlar ve onların bu alan içindeki hareketlerini izler.