AI Platform Nedir?
Cordatus'taki AI Platform, video akışları üzerinde gerçek zamanlı nesne tespiti, sınıflandırma ve davranış analizi yapılmasını sağlayan kapsamlı bir akıllı video analitiği sistemidir. AI modellerinin dağıtımından tespit edilen nesnelerin analiz edilmesine, alarmların kurulmasından analitiklerin takip edilmesine kadar AI Platform, minimum yapılandırmayla kurumsal düzeyde bilgisayarlı görü yetenekleri sunar.
Önceden eğitilmiş modelleri ve özel AI pipeline'larını sorunsuz bir şekilde entegre ederek, yüksek performanslı video analitiği için NVIDIA DeepStream SDK'nın gücüyle kamera akışlarınızdan akıllı içgörüler sunar.
Neden AI Platform?
Geleneksel video analitik çözümlerinin aksine, AI Platform kullanım kolaylığını kurumsal düzeyde performansla birleştirir:
- GPU-Accelerated Inference: Yüksek performanslı, düşük gecikmeli video analizi için NVIDIA DeepStream kullanır
- Ready-to-Deploy Models: Yaygın kullanım senaryoları için önceden eğitilmiş modeller (trafik, insanlar, yüzler, araçlar)
- Custom Model Support: Kendi TensorFlow veya NVIDIA TAO modellerinizi kullanın
- Advanced Pipelines: Karmaşık analiz iş akışları için birden fazla modeli birbirine bağlayın
- Real-Time Analytics: Çizgi geçişi, ROI filtreleme ve yön tespitiyle nesne davranışlarını tespit edin
- Intelligent Alarms: Model tabanlı ve analitik tabanlı bildirimler kurun
- Multi-Stream Processing: Lisans sınırları dahilinde birden fazla kamera akışını eşzamanlı olarak işleyin
Kimler İçin?
Güvenlik ve Gözetim:
- Kısıtlı alanları izleyen güvenlik operasyon merkezleri
- Erişim kontrolü ve çevre güvenliği ekipleri
- Kayıp önleme ve adli analiz ekipleri
Akıllı Şehir ve Trafik Yönetimi:
- Trafik izleme ve akış optimizasyonu
- Park ve ücretlendirme için plaka tanıma
- Kentsel planlama için yaya ve araç sayımı
Perakende ve Müşteri Analitiği:
- Müşteri demografik analizi (yaş, cinsiyet, duygu)
- Kuyruk yönetimi ve kalabalık izleme
- Alışveriş davranışı analizi ve ısı haritalaması
Endüstriyel ve İş Yeri Güvenliği:
- KKD (Kişisel Koruyucu Donanım) uyumluluğu izleme
- Kısıtlı alan erişim tespiti
- Güvenlik protokolü ihlali uyarıları
Temel Yetenekler
| Özellik | Açıklama |
|---|---|
| Pre-trained Models | TrafficCamNet, DashCamNet, PeopleNet, FaceNet, LPDNet ve daha fazlası |
| Classification Models | Cinsiyet, yaş, duygu tespiti, araç türü/markası, plaka tanıma |
| Custom YOLO Models | Otomatik TensorRT dönüşümüyle YOLO (v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11) desteği |
| Custom TF/TAO Models | TensorFlow Object Detection API ve NVIDIA TAO Toolkit modelleri desteği |
| AI Pipelines | Gelişmiş iş akışları için birden fazla modeli birbirine bağlayın (örn. demografik analiz, plaka tanıma) |
| Analytics Rules | Çizgi geçişi, ROI filtreleme, yön tespiti, giriş/çıkış tespiti |
| Model-Based Alarms | Tespit edilen nesne sayısı ve sınıflarına dayalı uyarılar ayarlayın (kare tabanlı veya zaman tabanlı) |
| Analytic-Based Alarms | Nesne davranışlarına ve analitik kurallarına dayalı bildirimleri tetikleyin |
| ROI Preprocessing | Gelişmiş performans için inference'ı belirli alanlara odaklayın |
| Analytics Dashboards | Veri görselleştirme için özelleştirilebilir grafikler (dağılım, zaman tabanlı, counter, giriş-çıkış) |
| Alarm Records | AI inference katmanları ve zaman çizelgesi navigasyonuyla alarm olaylarını izleyin ve inceleyin |
AI Platform ile Neler Yapabilirim?
AI Modelleri ve Pipeline'ları Dağıtın
- Kullanıma hazır nesne tespit ve sınıflandırma modellerinden seçim yapın
- Otomatik TensorRT optimizasyonuyla özel YOLO modelleri (v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11) yükleyin
- Özel TensorFlow veya NVIDIA TAO modelleri yükleyin
- Görsel sürükle-bırak Model Composer kullanarak çok modelli pipeline'lar oluşturun
- Aynı modeli birden fazla kamerada dağıtın veya birden fazla iş örneği oluşturun
- İşleri belirli zamanlarda otomatik olarak çalışacak şekilde zamanlayın
Video Akışlarını İşleyin
- Birden fazla kamera akışında eşzamanlı olarak inference çalıştırın
- Bounding box'lar ve etiketlerle gerçek zamanlı tespit sonuçlarını izleyin
- FPS, bit hızı, bant genişliği ve çözünürlük metriklerini görüntüleyin
- IP, USB, CSI ve GMSL kameralardan akışları işleyin
Nesne Davranışını Analiz Edin
- Sayma ve takip için çizgi geçiş tespiti ekleyin
- Belirli bölgelere odaklanmak için ROI (İlgi Alanı) alanları tanımlayın
- Hareket yönünü tespit edin ve önceden tanımlanmış yollara göre doğrulayın
- Erişim kontrolü için giriş ve çıkış olaylarını takip edin
Akıllı Alarmlar Kurun
- Tespit sayılarıyla tetiklenen model tabanlı alarmlar oluşturun (kare tabanlı veya zaman tabanlı)
- Nesne davranışlarına dayalı analitik tabanlı alarmlar tanımlayın
- Birden fazla kanal üzerinden bildirim alın (e-posta, webhook vb.)
- Aynı iş içinde farklı kameralara farklı alarmlar uygulayın
Performansı Optimize Edin
- Modelleri yalnızca belirli alanlarda çalıştırmak için ROI preprocessing kullanın
- Farklı ROI bölgelerine farklı modeller atayın
- Birden fazla GPU mevcut olduğunda inference için belirli GPU'lar seçin
- Inference s ırasında cihaz metriklerini (GPU kullanımı, sıcaklık, bellek) izleyin
Sonuçları Takip Edin ve Görselleştirin
- Zaman çizelgesinde zaman damgalarıyla tespit edilen tüm nesneleri görüntüleyin
- Tespit sonucu katmanlarını gerçek zamanlı olarak açıp kapatın
- Picture-in-picture ve tam ekran görünümleri arasında geçiş yapın
- Çizgi geçişi, ROI filtreleme ve yön tespiti için kümülatif analitik sayımlarına erişin
- Dağılım, zaman tabanlı, counter ve giriş-çıkış grafikleriyle özel analitik dashboard'ları oluşturun
- AI inference katmanları ve slayt gösterisi moduyla alarm kayıtlarını izleyin ve inceleyin
- Aynı olayı birden fazla kameradan eşzamanlı olarak görüntülemek için Master Synchronization kullanın
AI Platform Nasıl Çalışır?
- Model veya Pipeline Ekleyin: Kullanıma hazır modelleri seçin, özel YOLO/TF/TAO modelleri yükleyin veya Model Composer ile pipeline'lar oluşturun
- Bir İş Başlatın: Modeli/pipeline'ı bağlı kameraları olan bir cihaza dağıtın
- Ayarları Yapılandırın: Kameraları, GPU'yu seçin ve isteğe bağlı alarmlar veya zamanlamalar ekleyin
- Inference'ı İzleyin: Stream sayfasında gerçek zamanlı tespit sonuçlarını izleyin
- Analitik Ekleyin: Davranış analizi için sanal çizgiler, ROI'ler ve yön okları çizin
- Alarmlar Kurun: Model tabanlı veya analitik tabanlı bildirimleri yapılandırın
- ROI ile Optimize Edin: Modelleri belirli alanlara odaklamak için preprocessing kullanın
- Veriyi Görselleştirin: Çeşitli grafik türleriyle özel dashboard'lar oluşturun
- Alarmları İnceleyin: AI katmanları ve zaman çizelgesi navigasyonuyla alarm kayıtlarını izleyin
- İşleri Yönetin: Gerektiğinde Web veya Client üzerinden işleri durdurun, yeniden başlatın veya silin
Temel Kavramlar
- Model: Nesne tespiti veya sınıflandırma için eğitilmiş bir AI algoritması
- Pipeline: Sıralı olarak çalışan birden fazla modelin kombinasyonu (örn. araç tespiti → araç türü sınıflandırması → plaka tanıma)
- Job: Bir veya daha fazla kamera akışını işleyen, çalışan bir model veya pipeline örneği
- Child Job: Bir işin kaç kez başlatıldığını ve yaşam döngüsünü takip eden, iş yürütmelerinin geçmiş kaydı
- Analytics Rules: Nesne davranışı tespit kriterlerini tanımlayan sanal öğeler (çizgiler, poligonlar, oklar)
- Model-Based Alarm: Tespit edilen nesne sayısı belirtilen koşulları karşıladığında tetiklenen uyarı (kare tabanlı veya zaman tabanlı)
- Analytic-Based Alarm: Nesneler analitik kurallarına göre davrandığında tetiklenen uyarı
- ROI (Region of Interest): Inference'ın gerçekleştirildiği, performansı artıran ve ilgili bölgelere odaklanan tanımlı bir alan
- Bounding Box: Tespit edilen nesnelerin etrafındaki görsel dikdörtgen (varsayılan olarak kırmızı, analitik kurallarını tetiklediğinde mavi)
- Dashboard Collection: Belirli bir model veya pipeline'a bağlı özelleştirilebilir dashboard'lardan oluşan bir grup
- Chart Types: Distribution (pasta), Time-Based (çubuk/çizgi), Counter (analitik tabanlı), Entry-Exit (giriş/çıkış sayımı)
- Alarm Records: AI inference katmanları, ekran görüntüleri ve video oynatma içeren geçmiş alarm olayları
- Model Composer: Kodlama gerektirmeden özel AI pipeline'ları oluşturmak için görsel sürükle-bırak arayüzü
- YOLO Support: Optimize edilmiş inference için YOLO .pt dosyalarının TensorRT motorlarına otomatik dönüşümü