Hızlı Başlangıç
5 dakikada AI Platform kullanmaya başlayın. İlk AI modelinizi dağıtmaktan gerçek zamanlı tespitleri görüntülemeye ve analitik kurmaya kadar bu kısa rehberi izleyin.
Ön Koşullar
- Cordatus hesabı ve Web App veya Client erişimi
- Cordatus Client yüklü en az bir bağlı cihaz
- Cihazınıza eklenmiş en az bir aktif kamera
- Inference için cihazda yeterli GPU kaynağı
- (İlk dağıtım için) Inference motorunu indirmek için stabil internet bağlantısı (35GB)
Ayrıntılar için Camera Setup ve Device Installation bölümlerine bakın.
5 Dakikada Başlangıç
1. Bir Model veya Pipeline Seçin
- Sol menüden AI Platform → Models sayfasına gidin
- Kullanıma hazır modellere göz atın (örn. PeopleNet, TrafficCamNet, FaceNet)
- Veya Demographic-Analytics ya da Plate-Recognition gibi hazır pipeline'ları keşfedin
- (İsteğe bağlı) Kendi YOLO modelinizi (.pt + labels.txt) veya TensorFlow/TAO modelinizi yükleyin
- (İsteğe bağlı) Model Composer sürükle-bırak arayüzünü kullanarak özel bir pipeline oluşturun
- Dağıtmak istediğiniz model/pipeline'ın yanındaki ▶ (Play) simgesine tıklayın
2. Hedef Cihaz Seçin
- Inference işini hangi cihazın çalıştıracağını seçin
- Devam etmek için Select Device'e tıklayın
3. Job Ayarlarını Yapılandırın
- Job Name: İşinize açıklayıcı bir isim verin
- Camera Selection: İşlemek istediğiniz bir veya daha fazla kamera seçin
- GPU Configuration: Kullanılacak GPU'yu seçin (birden fazla GPU mevcutsa)
- (Optional) Add Alarm: Önceden tanımlanmış model tabanlı alarmları seçin
- (Optional) Schedule Job: Otomatik başlangıç/bitiş zamanları ayarlayın
- Dağıtmak için Start Job'a tıklayın
4. Gerçek Zamanlı Inference'ı Görüntüleyin
- Stream sayfası otomatik olarak açılır ve canlı tespit sonuçlarını gösterir
- Tespit edilen nesneler kırmızı bounding box'lar ve etiketlerle görünür
- Orta düğmeyi kullanarak tespit katmanlarını açıp kapatın
- Grafik simgesine tıklayarak stream metriklerini (FPS, bit hızı, çözünürlük) görüntüleyin
5. Analitik Kuralları Ekleyin
- Sağ paneldeki New Analytic butonuna tıklayın
- Bir analitik türü seçin:
- Line Crossing: Bir çizgi çizerek onu geçen nesneleri sayın
- ROI Filtering: Bir poligon çizerek içindeki/dışındaki nesneleri sayın
- Direction Detection: Bir ok çizerek hareket yönünü tespit edin
- Entry & Exit Detection: Giriş/çıkış sayımlarını takip etmek için giriş/çıkış çizgileri çizin
- Analitik öğeyi video karesi üzerine çizin
- Bir etiket verin ve Save Without Alarm'a tıklayın
- Nesneler kuralı tetiklediğinde bounding box'ların maviye dönüşünü izleyin
- (İsteğe bağlı) Analitik sonuçlarını ekranda sayılar olarak görüntülemek için gerçek zamanlı Counters ekleyin
6. Bir Alarm Kurun (İsteğe Bağlı)
- Bir analitik kuralı eklerken, bunun yerine Save With Alarm'a tıklayın
- Veya AI Platform → Alarms → New Inference Alarm'dan model tabanlı alarmlar oluşturun
- Yapılandırın:
- Alarm name ve bildirim kanalları
- Alarm rules: kare tabanlı veya zaman tabanlı tetikleyiciler
- Alarmın aktif olacağı Target cameras
- Bir iş başlatırken alarmları uygulayın veya çalışan işlere ekleyin
7. ROI ile Optimize Edin (İsteğe Bağlı)
- Stream details sayfasında Model ROIs butonuna tıklayın
- Inference'ın çalışmasını istediğiniz bir veya daha fazla bölge çizin
- Her ROI'de hangi modellerin çalışacağını seçin
- Bu, yalnızca ilgili alanlara odaklanarak performansı artırır
8. İşleri Yönetin
- Tüm çalışan işleri görmek için AI Platform → Jobs'a gidin
- Bir işi duraklatmak için Stop'a tıklayın (verileri ve ayarları korur)
- Durdurulan bir işi devam ettirmek için Restart'a tıklayın
- Bir işi kalıcı olarak kaldırmak için Delete'e tıklayın
- İşler Cordatus Client üzerinden de yönetilebilir
- İş geçmişini ve yürütme kayıtlarını görmek için Child Jobs'u görüntüleyin
9. Analitik Dashboard'larını Görüntüleyin (İsteğe Bağlı)
- Özel dashboard'lar oluşturmak için AI Platform → Dashboard Collections'a gidin
- Modelinize/pipeline'ınıza bağlı bir koleksiyon oluşturun
- Grafik ekleyin: Distribution (pasta), Time-Based (çubuk/çizgi), Counter, Entry-Exit
- Zaman aralıklarını özelleştirin ve inference analitiğini görselleştirin
10. Alarm Kayıtlarını İnceleyin (İsteğe Bağlı)
- Alarm olaylarını izlemek için AI Platform → Alarms → Reports'a gidin
- Tetiklenen alarmları görüntülemek için işleri ve zaman aralığını seçin
- Alarm olayları arasında gezinmek için Timeline'ı kullanın (mavi bloklar)
- AI inference katmanlarıyla (bounding box'lar ve etiketler) kayıtları izleyin
- Birden fazla alarmı hızlıca incelemek için Slideshow Mode'u kullanın
- Aynı olayı birden fazla kameradan görüntülemek için Master Synchronization'ı kullanın
Beklenen Sonuç
- Model veya pipeline seçilen cihaza başarıyla dağıtıldı
- Gerçek zamanlı tespit sonuçları bounding box'lar ve etiketlerle görünür
- Analitik kuralları aktif ve nesne davranışlarında tetikleniyor (bounding box'lar maviye dönüyor)
- Alarmlar yapılandırıldı ve bildirim göndermeye hazır
- Stream metrikleri sağlıklı FPS ve performans gösteriyor
- ROI preprocessing inference performansını optimize ediyor
- (İsteğe bağlı) Özel dashboard'lar çeşitli grafik türleriyle analitik verilerini gösteriyor
- (İsteğe bağlı) Alarm kayıtları AI katmanları ve zaman çizelgesi navigasyonuyla incelemeye erişilebilir durumda
Sonraki Adımlar
- Otomatik TensorRT optimizasyonuyla özel YOLO model yüklemeyi (v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11) keşfedin
- Özel kullanım senaryoları için TensorFlow veya NVIDIA TAO modelleri yükleyin
- Görsel Model Composer'ı kullanarak (kodlama gerekmeden) çok modelli pipeline'lar oluşturun
- Farklı bildirim kanallarıyla birden fazla alarm kurun
- İşleri belirli zamanlarda otomatik olarak çalışacak şekilde zamanlayın
- İş içgörüleri için analitik kümülatif sayımları kullanın
- Dağılım, zaman tabanlı, counter ve giriş-çıkış grafikleriyle özel dashboard'lar oluşturun
- AI katmanları ve slayt gösterisi moduyla alarm kayıtlarını inceleyin
- Optimizasyon için inference sırasında cihaz metriklerini izleyin
- İş yürütme geçmişini takip etmek için child job'ları kullanın
Ayrıntılı dokümantasyon için Models, Jobs, Analytics, Alarms, Preprocess ve Watching Alarm Records bölümlerine bakın.