Lojistik & Ulaşım · Bilgisayarlı Görü
Drone Görüntüsünden Gerçek Zamanlı Araç Tespiti ve Takibi
Havadan görüntüde araç tespiti ve trafik analizi: %95+ mAP ile gerçek zamanlı sayım, yoğunluk ve akış analitiği.
Gizlilik sözleşmesi gereği anonimleştirilmiştir.
Problem
Saha operasyonu yürüten kurum; belirli güzergâh ve alanlardaki araç yoğunluğunu, elle sayım ve dağınık kamera kayıtlarıyla izlemeye çalışıyordu. Veri hem geç hem güvenilmezdi; planlama sezgiyle yapılıyordu.
Yaklaşım
- Drone görüntüleri için havadan-perspektif etiketli eğitim seti hazırlandı; küçük nesne (uzak araç) performansı için çözünürlük ve döşeme (tiling) stratejisi ayarlandı.
- YOLO tabanlı tespit modeli, DeepSort ile kimlikli takibe bağlandı: aynı araç kareler arasında tek kayıt olarak izleniyor, çift sayım engelleniyor.
- ONNX optimizasyonu ile çıkarım hızlandırıldı; canlı yayında gerçek zamanlı işleme sağlandı.
- Doğrulama iki katmanlı yapıldı: test kümesinde mAP ölçümü + sahada elle sayımla karşılaştırmalı pilot.
Sonuç
Test kümesinde mAP@0.5 %95’in üzerinde ölçüldü; saha pilotunda otomatik sayım, elle sayımla tutarlı çıktı. Kurum; yoğunluk, akış ve zaman serisi raporlarını canlı panelden alıyor; planlama toplantıları artık ölçülmüş veriyle yapılıyor.
İlgili yazılar
Kurumsal RAG Bilgi Asistanı: 500+ Sayfalık Arşivden Kaynaklı Yanıt
Referans çalışma: kurumsal doküman arşivi üzerinde RAG bilgi asistanı — topraklanma 0,94, gecikme P95 1,8 sn, kurum içi (on-prem) vektör deposu ve maskeleme.
Okuyun →E-Ticarette Talep Tahminleme: Stok Maliyetinde Ölçülen Düşüş
Referans çalışma: e-ticarette SKU bazlı talep tahminleme — mevsimsellik ve kampanya bilinçli modeller, %30 stok maliyeti düşüşü, A/B doğrulaması.
Okuyun →FinTech'te KYC Belge Otomasyonu: İşlem Süresinde %73 Düşüş
Referans çalışma: fintech KYC belge otomasyonu — OCR + LLM çıkarım, güven eşikli insan onayı, işlem süresinde %73 azalma.
Okuyun →Projenizi konuşalım
30 dakikalık ücretsiz keşif görüşmesi — kapsam, süre ve yaklaşımı birlikte netleştirelim.