Hizmet detayı

Görüntü İşleme Sistemleri Geliştirme

Kameranın ve tarayıcının gördüğünü sorgulanabilir kayda çeviren hatlar. Görüntü tesisten çıkmaz; dışarı çıkan yalnızca sonuçtur.

Done Dynamics; görüntü işleme sistemleri geliştirme, belge okuma otomasyonu, üretim hattı kalite kontrolü, kamera analitiği ve plaka tanıma çözümleri üreten bir kurumsal yazılım şirketidir. Klasik görüntü işleme yöntemleriyle görüntü okuyabilen modelleri birlikte kullanıyor, kurulumu kenar cihazında ya da tesis içindeki sunucuda yapıyoruz. Sonuç şu: yirmi kameranın ürettiği video ağdan dışarı çıkmaz, dışarı çıkan sadece o videodan üretilmiş kayıttır.

Dört iş ailesi

Okumak, saymak, ayırt etmek, izlemek

Maliyetleri birbirine hiç benzemediği için projelerin başında bu dördünü ayırıyoruz.

Okumak

Fatura, irsaliye, kimlik, form ve teknik belgeden yapılandırılmış alan çıkarma. Yüz tedarikçi yüz farklı düzen gönderir; şablona bağlı kalmayan bir hat kuruyoruz.

Saymak

Rafta kaç ürün, kamyondan kaç palet, banttan dakikada kaç parça, parçanın boyu kaç milimetre. Kontrollü sahnede klasik yöntemler milisaniyede sonuç verir.

Ayırt Etmek

Hatalı parça, kabul edilemez dikiş, olmaması gereken nesne. En zor aile; karar sınırı yazıya dökülmeden tutarlılık beklenemez.

İzlemek

Alan ihlali, iş güvenliği ekipmanı kontrolü, araç ve plaka takibi, doluluk ölçümü. Kayıt yerine sonuç üretilerek saklama yükü düşürülür.

2 dakika · 4 soru

Görüntü işleme sizin sahanızda ne kazandırır?

Dört soruda gerçek bir kullanım var mı bakalım. Yoksa da söylüyoruz.

Elinizde gözle kontrol edilen bir görsel iş var mı — belge, ürün, kamera görüntüsü?

Soru 1 / 4

Elinizde gözle kontrol edilen bir görsel iş var mı — belge, ürün, kamera görüntüsü?
Neden bu şekilde kuruyoruz

Görüntü var, veri yok — kapatılacak boşluk bu

Kameralar çalışıyor ama kimse izlemiyor; arşiv dolu ama aranamıyor. Sistemin işi bu boşluğu kapatmak, yeni bir ekran daha eklemek değil.

  • Görüntü tesisten çıkmaz

    Kurulum kenar cihazında ya da binadaki sunucuda yapılır. Ağdan dışarı video değil, birkaç yüz baytlık sonuç kaydı çıkar.

  • Önce ölçüm, sonra kurulum

    Bir-iki haftalık doğruluk çalışması ile bu işin bu yöntemle hangi doğrulukta yapılabileceğini rapor ediyoruz. Yetersizse proje orada durur.

  • Klasik yöntem ve model birlikte

    Kontrollü sahnede klasik görüntü işleme daha hızlı ve ucuz; kontrolsüz sahnede model kazanır. Hatların çoğu iki katmanlı kuruluyor.

  • Hata dengesi sizin kararınız

    Hatalıyı geçirmekle sağlamı ayırmak aynı şey değil. Eşik ticari bir karardır, birlikte belirlenir ve sonradan ayarlanabilir kalır.

  • Kayma izlenir

    Aydınlatma mevsime göre değişir, lens tozlanır, ambalaj yenilenir. Periyodik doğruluk kontrolü bakım kapsamındadır.

  • KVKK ile uyumlu

    Çalışanın kadraja girdiği kurulumlarda aydınlatma, saklama süresi ve erişim yetkisi kurulumla birlikte tanımlanır.

Kullanım Alanları

Sahada kurduğumuz hatlar

Muhasebe belgesinden üretim bandına, depo sayımından tesis girişine.

Fatura ve İrsaliye Okuma

Taranmış sayfadan muhasebe kaydına: alan çıkarma, toplam ve vergi tutarlılığı kontrolü, şüpheli kayıtta insana devir.

Üretim Hattı Kalite Kontrol

Hatalı örnek nadirse hatayı değil normalden sapmayı öğrenen kurulum. Her karar, o anki görüntüsüyle birlikte saklanır.

Depo ve Sevkiyat Sayımı

Palet, koli ve etiket sayımı; sevkiyat öncesi eksik kalem tespiti ve depo yönetim sistemine otomatik yazma.

Plaka ve Araç Takibi

Tesis girişinde plaka tanıma, giriş-çıkış kaydı ve bariyer entegrasyonu — kayıt tesis içinde kalır.

İş Güvenliği İzleme

Baret, yelek ve yasak alan ihlali tespiti. Amaç kişi takibi değil, olay anında uyarı üretmek.

Arşiv Sayısallaştırma

Yıllardır taranmış ama aranamayan arşivi sorgulanabilir hale getirme; belge tipine göre sınıflandırma ve etiketleme.

Hattın anatomisi

Model tek başına yeterli değil

Doğruluğun büyük kısmı modelin öncesinde ve sonrasında kazanılır: hazırlama, tip belirleme ve tutarlılık doğrulaması.

  • Görüntü hazırlama: sayfa düzleştirme, gürültü temizleme, ilgilenilen bölgenin kesilmesi — atlandığında sonraki her adımın doğruluğu düşer.
  • Belge ya da nesne tipinin belirlenmesi; tip bilinmeden her alanı her yerde aramak hem yavaş hem hatalıdır.
  • Alan çıkarma ve her alan için ayrı güven değeri üretimi.
  • Tutarlılık doğrulaması: kalem toplamları genel toplamı veriyor mu, tarih makul aralıkta mı, vergi oranı tutuyor mu.
  • Güven eşiğinin altındaki kaydın otomatik olarak insana yönlendirilmesi.
  • Sonucun mevcut sisteme yazılması ve kaynağa — belgeye ya da kareye — geri bağlanması.
  • Elde tutulan doğrulama kümesiyle periyodik ölçüm ve kayma takibi.
Kendi ölçümümüz

Görüntü kulesi hızı değil belleği vuruyor

Görüntü okuyabilen dört sürümü aynı makinede ölçtük. Üretim hızı metin sürümleriyle neredeyse aynı; fark tepe bellekte ortaya çıkıyor. Bir makinenin görüntü işleyip işleyemeyeceğini belirleyen şey işlemci değil bellek oluyor — donanım planlarken baktığımız ilk tablo bu.

Ölçüm yazısını okuyun → Hugging Face profilimiz ↗
Sürüm Üretim Tepe bellek
4-bit38,9 token/sn19,2 GB
6-bit29,2 token/sn27,0 GB
8-bit23,1 token/sn34,7 GB
bf1613,2 token/sn55,8 GB

Görüntü okuyabilen sürümler; Mac Studio M3 Ultra, 512 GB birleşik bellek, görüntü ve metin içeren istem. Tek çalıştırma — kıyaslama testi değil, büyüklük mertebesi rehberi.

Süreç

Örnekten üretime beş aşama

Ölçüm kurulumdan önce gelir; sonuç yetersizse proje orada durur.

  1. 01

    Veri Toplama

    Gerçek dağılımdan örneklem: bulanık, ters duran, eksik ışık alan kareler dahil. Yalnızca temiz örnek üretimde yanıltır.

  2. 02

    Doğruluk Çalışması

    Kurulumdan önce ölçülebilir sonuç. Bir-iki hafta, çıktısı bir rapor. Sonuç yetersizse en ucuz iki hafta budur.

  3. 03

    Saha Kurulumu

    Kamera konumu, aydınlatma ve işlem donanımı. Zaman kazandıran müdahale çoğu zaman yazılım değil doğru yerleştirilmiş bir ışıktır.

  4. 04

    Entegrasyon

    Sonucun nereye yazılacağı, kimin uyarılacağı, kaydın ne kadar saklanacağı. Kendi ekranında kalan sistem kullanılmaz.

  5. 05

    İzleme ve Bakım

    Periyodik doğruluk kontrolü, kamera bakımı, yeni vaka tipleri geldiğinde ayarlama ve raporlama.

Ticari model

Önce doğruluk raporu, sonra yatırım

Görüntü projelerinde kamera, aydınlatma ve montaj gerçek bir donanım yatırımı demek. Bu yüzden işi ikiye ayırıyoruz: önce sabit bedelli bir doğruluk çalışması, sonra sonucuna göre kurulum sözleşmesi. Rapor, bu işin bu yöntemle hangi doğruluğa ulaşabileceğini yazar; donanım kararı o rakama bakılarak verilir. Bakım kalemi ayrı satır olarak yazılır, çünkü periyodik doğruluk kontrolü olmadan sistem zaman içinde sessizce kötüleşir.

İlgili hizmetler

Kurumlara özel yapay zeka →

Görüntüden çıkan veriyi metin tarafındaki asistan ve otomasyonlarla birleştiren kurulumlar.

İhtiyaca özel yazılım →

Barkod okuyucu, terazi, kamera ve seri porta doğrudan konuşan masaüstü ve saha uygulamaları.

Yüksek hacimli veri depolama →

Kamera kaydı ve görüntü arşivi için katmanlı depolama; saklama süresi politikasıyla birlikte.

Dış kaynak BT desteği →

Kenar cihazları, kameralar ve tesis içi sunucunun bakımını üstlenen sürekli destek.

Bir sonraki yazılım projenize hazır mısınız?

Ekibimizle 30 dakikalık ücretsiz bir keşif görüşmesi planlayın.

Proje Başlat Daha Fazla →
Sertifikalar

Ağ ve siber güvenlik işlerini, uluslararası geçerli Cisco sertifikasyonuna sahip ekiple yürütüyoruz.

Cisco CyberOps Associate rozeti

Cisco CyberOps Associate

Veren kurum: Cisco · Sahibi: Devrim Tunçer

Güvenlik operasyon merkezi (SOC) yetkinliğini belgeleyen sertifika: güvenlik izleme, olay müdahalesi ve ağ saldırılarının analizi. Sızma tespiti, log korelasyonu ve olay sonrası müdahale gerektiren işlerde dayandığımız temel budur.

Credly'de doğrula Siber güvenlik hizmetimiz

Cisco CCNA Eğitimi

süresi doldu

Cisco eğitim sertifikası · Ocak 2023'te tamamlandı

Ağ temellerini kapsar: yönlendirme, anahtarlama, IP adresleme ve ağ güvenliği. Kurumsal ağ kurulumu ile segmentasyon işlerinde kullandığımız bilgi tabanı.

LinkedIn duyurusu Ağ altyapısı hizmetimiz

Görüntü işleme sistemleri geliştirme: kameranın gördüğünü kayda çevirmek

Görüntü işleme sistemleri geliştirme: kameranın gördüğünü kayda çevirmek

Bir fabrikada yirmi kamera varsa, o kameraların ürettiği görüntünün neredeyse tamamı kimse bakmadan siliniyordur. Bir depoda gelen irsaliyeler taranıp arşivlenir ama arşivde arama yapılamaz. Bir klinikte formlar doldurulur, sonra bir kişi oturup aynı bilgileri sisteme tekrar girer. Üç örnekte de aynı boşluk var: görüntü var, veri yok. Görüntü işleme sistemleri geliştirme dediğimiz iş bu boşluğu kapatmaktır — kameranın ya da tarayıcının gördüğünü sorgulanabilir bir kayda çevirmek.

Bu iş uzun süre pahalı ve kırılgandı. Her kullanım için ayrı model eğitmek, binlerce etiketli örnek toplamak ve aydınlatma değiştiğinde her şeyi baştan yapmak gerekiyordu. Görüntü okuyabilen büyük modellerin yaygınlaşması bu tabloyu değiştirdi: artık birçok işte sıfırdan eğitim yapmadan, doğrudan tarif ederek sonuç almak mümkün. Bu değişiklik projelerin başlangıç maliyetini belirgin biçimde aşağı çekti.

Done Dynamics bu tarafta hem klasik yöntemleri hem görüntü okuyan modelleri birlikte kullanıyor. İkisinin de yeri var ve karışım genelde daha iyi çalışıyor. Aşağıda hangi işin hangi yöntemle çözüldüğünü, doğruluğun nasıl ölçüldüğünü, görüntünün nerede işlendiğini ve bir kurulumun neye mal olduğunu anlatıyoruz.

Üç ayrı iş: okumak, saymak, ayırt etmek

İlk aile belge okumak. Fatura, irsaliye, kimlik, sözleşme, sağlık formu, teknik çizim yazısı. Buradaki hedef görüntüden yapılandırılmış alan çıkarmaktır: tutar, tarih, vergi numarası, kalem listesi. İşin zorluğu belgenin kendisinde değil çeşitliliğinde: yüz farklı tedarikçinin faturası yüz farklı düzende gelir ve hiçbiri diğerinin şablonuna uymaz. Bu yüzden şablona dayalı eski çözümler her yeni tedarikçide bakım istiyordu.

İkinci aile saymak ve ölçmek. Rafta kaç ürün var, kamyondan kaç palet indi, bandın üzerinden dakikada kaç parça geçti, parçanın boyu kaç milimetre. Bu işlerde klasik görüntü işleme hâlâ çoğu zaman daha iyi: hızlı, ucuz ve tekrarlanabilir. Kenar bulma, eşikleme ve şablon eşleme gibi yöntemler doğru kurulduğunda milisaniyeler içinde sonuç veriyor ve tutarlılığı yüksek.

Üçüncü aile ayırt etmek. Bu parça hatalı mı, bu kaynak dikişi kabul edilebilir mi, bu alanda olmaması gereken bir şey mi duruyor. En zor aile bu, çünkü karar sınırı çoğu zaman insanlar arasında bile net değil. İki kalite kontrolcünün aynı parçaya farklı not verdiği bir yerde, sistemden tutarlılık beklemek ancak kararın önce yazıya dökülmesiyle mümkün oluyor.

Projelerin başında bu üç aileyi ayırmamızın sebebi maliyetin çok farklı olması. Okumak genelde en hızlı sonuç verendir. Saymak donanım tarafında dikkat ister — kamera açısı, aydınlatma, sabitleme. Ayırt etmek ise veri ister: hatalı örnekler toplanmadan güvenilir bir sistem kurulamaz ve fabrikaların çoğunda hatalı parça zaten nadirdir.

Klasik yöntem mi, görüntü okuyan model mi?

Kısa cevap: ikisi birlikte. Uzun cevap biraz daha ilginç. Klasik görüntü işleme, sahnenin kontrollü olduğu yerlerde açık ara üstün. Kamera sabit, aydınlatma sabit, parça hep aynı yerde duruyorsa bir ölçüm işi milisaniyede ve neredeyse sıfır maliyetle çözülür. Aynı işi bir modele yaptırmak hem yavaş hem gereksiz pahalıdır.

Görüntü okuyan modeller ise kontrolsüz sahnede kazanıyor. Elle çekilmiş bir fotoğraf, farklı açıdan gelen bir belge, düzeni önceden bilinmeyen bir form. Böyle durumlarda modelin genelleme yeteneği, kurallı yöntemin karşılayamayacağı bir esneklik sağlıyor. Ayrıca modele ne aradığınızı doğal dille tarif edebiliyorsunuz, bu da ilk çalışan sürüme ulaşma süresini günlerden saatlere indiriyor.

Pratikte kurduğumuz hatların çoğu iki katmanlı. Klasik yöntemler görüntüyü hazırlıyor: sayfayı düzleştiriyor, gürültüyü temizliyor, ilgilenilen bölgeyi kesiyor. Model bu temiz girdiyi okuyor. Böyle kurulduğunda hem doğruluk artıyor hem de modele giden görüntü küçüldüğü için işlem maliyeti düşüyor. Bir kurumsal yazılım şirketi için bu ikinci nokta ölçeklendikçe belirleyici hale geliyor.

Karar verirken baktığımız üçüncü ölçüt hız. Bant üzerinde çalışan bir kontrolde saniyede birkaç kare gerekiyorsa büyük bir model orada duramaz; küçük ve özel eğitilmiş bir ağ ya da klasik yöntem tercih edilir. Gece toplu işlenen bir belge arşivinde ise hız önemsizdir, orada kaliteden yana kullanılır. Görüntü işleme sistemleri geliştirme projelerinde mimariyi belirleyen ilk sayı çoğu zaman budur.

Görüntü nerede işlenecek: kenar mı, sunucu mu?

Kamera görüntüsünün işlendiği yer üç seçenekten biri: kameranın yanındaki küçük bir cihaz, tesisteki bir sunucu ya da uzaktaki bir merkez. Seçim teknik olduğu kadar hukuki bir karar.

Kenarda işlemek bant genişliği ve gecikme açısından en iyisi. Görüntü hiç ağa çıkmaz, yalnızca sonuç çıkar — şu saatte şu bantta bir hata tespit edildi gibi birkaç yüz baytlık bir kayıt. Yirmi kameranın sürekli video akıttığı bir tesiste bu fark, ağ yatırımının yapılıp yapılmamasını belirliyor. Buna karşılık kenar cihazının işlem gücü sınırlı, dolayısıyla oraya konulacak model küçük olmak zorunda.

Tesis içindeki bir sunucuda işlemek orta yol. Daha güçlü donanım, daha büyük model, hâlâ kurum ağının içinde. Görüntülerin binadan çıkmadığı bu kurulum, kişisel veri içeren kamera kayıtlarında KVKK açısından en rahat açıklanan seçenek. Kendi kurulumumuzda da tercih ettiğimiz mimari bu: modeller kendi donanımımızda çalışıyor, görüntü dışarı çıkmıyor.

Uzaktaki bir merkezde işlemek en esnek olanı ama görüntünün kurumdan çıkması demek. İşyeri kamerası, hasta belgesi ya da kimlik fotoğrafı söz konusuysa bu seçenek çoğu projede baştan eleniyor. Elenmediği durumlarda bile aktarımın şifrelenmesi, saklama süresinin tanımlanması ve envantere işlenmesi gerekiyor. Alanya yazılım ekibimiz bu üç seçeneği ilk görüşmede masaya koyup birlikte karar verilmesini tercih ediyor.

Doğruluk nasıl ölçülür ve neden tek sayı yetmez

Sistem yüzde doksan beş doğru çalışıyor cümlesi tek başına bir şey söylemez. Hangi yüzde beş yanlış — asıl soru bu. Bir kalite kontrol hattında hatalı parçayı sağlam diye geçirmekle sağlam parçayı hatalı diye ayırmak aynı şey değil. Birincisi müşteriye gider, ikincisi sadece maliyet yaratır. Bu iki hatanın dengesi işletmenin tercihidir ve teknik bir ayarla belirlenir.

Belge okumada da benzer bir ayrım var. Alanı yanlış okumakla hiç okumamak farklı sonuçlar doğurur. Boş bırakılan bir alan insana düşer ve düzeltilir; yanlış doldurulan bir alan sisteme girer ve haftalar sonra fark edilir. Bu yüzden kurduğumuz hatlarda güven eşiği ayarlanabilir tutulur: emin olunmayan alan doldurulmaz, işaretlenir.

Ölçümün kendisi için elde tutulan bir doğrulama kümesi gerekir. Gerçek örnekler, doğru cevaplarıyla birlikte. Bu küme kurulumdan önce hazırlanır ve sonrasında her değişiklikte tekrar çalıştırılır. Kamera açısı değiştiğinde, yeni bir tedarikçi eklendiğinde ya da model güncellendiğinde sonucun düşüp düşmediği ancak böyle görülür.

Bir de zaman içindeki kayma var. Aydınlatma mevsime göre değişir, kameranın lensi tozlanır, tedarikçi ambalajını yeniler. Ölçüm düzenli tekrarlanmadığında sistem sessizce kötüleşir ve bunu ilk fark eden genellikle müşteri olur. Antalya yazılım tarafındaki kurulumlarımızda periyodik doğruluk kontrolü bakım kapsamında yer alıyor.

Nerede gerçekten işe yarıyor, nerede yaramıyor

İşe yaradığı yerin ortak özelliği şu: bugün o işi bir insan gözüyle yapıyor ve iş tekrarlı. Depoya giren malzemenin etiketini okumak, gelen faturayı sisteme geçirmek, üretim bandındaki parçayı kontrol etmek, otoparka giren aracın plakasını kaydetmek. Hepsinde ölçüt hazır: bugün ne kadar sürüyor, kaç hata çıkıyor. Ölçüt varsa yatırımın karşılığı da hesaplanabiliyor.

İşe yaramadığı yer ise genellikle iki başlıkta toplanıyor. Birincisi, kararın insanlar arasında bile tartışmalı olduğu durumlar — bu ürünün rengi kabul edilebilir mi sorusuna iki kişi farklı cevap veriyorsa, sistemin vereceği cevap da tartışmalı olacaktır. Böyle projelerde önce standardın yazıya dökülmesi gerekiyor, yazılım ondan sonra geliyor.

İkincisi, görüntünün gerçekten yeterli bilgiyi taşımadığı durumlar. Bir parçanın iç yapısındaki çatlak dışarıdan görünmüyorsa, kamera açısı ne olursa olsun görüntü işleme onu bulamaz. Bu ayrımı ilk keşifte yapıyoruz ve gerekiyorsa projeye başlamıyoruz — görüntü işleme sistemleri geliştirme tarafında en pahalı hata, çözülemeyecek bir problemin çözülebilir sanılmasıdır.

Üçüncü bir gri alan var: örnek sayısının çok az olduğu işler. Yılda beş kez karşılaşılan bir hata tipi için sistem kurmak, kurulum maliyetini asla geri kazandırmaz. Bu tür durumlarda önerimiz, aynı hattı yüksek hacimli bir başka kontrol için kurup nadir vakayı insan denetiminde bırakmak oluyor. Alanya yazılım ve Antalya yazılım tarafındaki üretim müşterilerimizde bu ayrımı ilk toplantıda yapıyoruz.

Belge okuma hattı: taranmış sayfadan muhasebe kaydına

En sık kurduğumuz hat bu olduğu için ayrı anlatmaya değer. Gelen belge önce sayfaya dönüştürülür — tarayıcıdan, e-postadan ya da telefonla çekilmiş bir fotoğraftan. İkinci adımda sayfa düzeltilir: eğrilik giderilir, kenarlar kırpılır, kontrast dengelenir. Bu adım atlandığında sonraki her şeyin doğruluğu düşüyor ve düşüşün nedeni geriye dönük bakıldığında görünmüyor.

Üçüncü adımda belge tipi belirlenir. Gelen şey fatura mı, irsaliye mi, sözleşme mi. Bu ayrım yapılmadan alan çıkarmaya kalkışmak, her belgeden her alanı aramak anlamına gelir ve hem yavaş hem hatalıdır. Dördüncü adımda ilgili alanlar çıkarılır ve her alan için bir güven değeri üretilir.

Beşinci adım doğrulama, en çok değer üreten kısım burasıdır. Çıkarılan alanlar kendi aralarında tutarlı mı: kalem toplamları genel toplamı veriyor mu, vergi oranı beyan edilen tutara uyuyor mu, tarih makul bir aralıkta mı. Bu kontroller modelin doğruluğundan bağımsız çalışır ve sessiz hataların büyük kısmını burada yakalarız. Bir alan doğrulamayı geçemediğinde kayıt otomatik olarak insana düşer.

Altıncı adım yazma. Kayıt muhasebe ya da kurumsal kaynak planlama sistemine gider, belgenin kendisi arşive konur ve ikisi birbirine bağlanır. Aylar sonra bir mutabakat sorusu geldiğinde kaydın hangi belgeden geldiği tek tıkla görülür — görüntü işleme sistemleri geliştirme yatırımının en çok takdir edilen çıktısı çoğu zaman bu bağlantı oluyor.

Üretim hattında kalite kontrol

Fabrika tarafında iş belgeye göre daha zor, çünkü ortam kontrolsüz. Titreşim var, toz var, ışık gün içinde değişiyor, parça bantta her seferinde biraz farklı duruyor. Yazılımdan önce bu koşulların düzeltilmesi gerekiyor ve sahada geçirdiğimiz ilk günler genellikle buna gidiyor.

İkinci zorluk hatalı örneklerin azlığı. İyi çalışan bir hatta hata oranı binde birse, bin parçada bir örnek toplarsınız ve anlamlı bir küme oluşturmak aylar alır. Bu yüzden çoğu kurulumda ters yönden yaklaşıyoruz: sistem hatayı tanımaya değil, normalden sapmayı fark etmeye ayarlanıyor. Sağlam parçanın nasıl göründüğünü öğrenmek için elinizde bolca örnek var.

Üçüncüsü karar eşiği. Sistem şüpheli bulduğu her parçayı ayırırsa hat durur, hiçbirini ayırmazsa işe yaramaz. Eşiğin nereye konulacağı teknik değil ticari bir karardır: kaçan bir hatanın maliyeti ile gereksiz ayrılan parçanın maliyeti karşılaştırılır. Bu hesabı müşteriyle birlikte yapıyor ve eşiği sonradan ayarlanabilir bırakıyoruz.

Dördüncüsü kayıt. Her karar, o anki görüntüsüyle birlikte saklanır. Bir müşteri şikâyeti geldiğinde o partinin görüntülerine dönüp bakılabilmesi, sistemin sağladığı en somut faydalardan biri. Saklama süresi ve erişim yetkisi baştan tanımlanır, çünkü görüntüler çoğu zaman çalışanı da kadraja alıyor ve bu KVKK kapsamında ayrı bir başlık.

Kurulum süreci: örnekten üretime

İlk adım her zaman veri. Elinizdeki görüntülerden bir örneklem alırız — kolay vakalar değil, gerçek dağılım. İçinde bulanık olan, ters duran, eksik ışık alan örnekler bulunmalı, çünkü üretimde bunlar da gelecek. Yalnızca temiz örneklerle yapılan bir çalışma, üretime çıktığında beklenmedik biçimde düşüyor.

İkinci adım bir doğruluk çalışması. Kurulum yapmadan önce, eldeki örneklerle ölçülebilir bir sonuç çıkarıyoruz: bu iş bu yöntemle hangi doğrulukta yapılabiliyor. Bu adım genellikle bir ile iki hafta sürüyor ve çıktısı bir rapor. Sonuç yetersizse proje burada durur ve nedeni bellidir — bu, harcanan en ucuz iki haftadır.

Üçüncü adım kurulum. Donanım seçimi, kamera konumlandırma ve aydınlatma düzenlemesi bu aşamada yapılır. Sahada en çok zaman kazandıran müdahale genellikle yazılım değil aydınlatma oluyor: doğru konumlandırılmış bir ışık, aylarca uğraşılacak bir doğruluk problemini kökten çözebiliyor.

Dördüncü adım entegrasyon. Sonucun nereye yazılacağı, hata durumunda kimin haberdar edileceği, kaydın ne kadar saklanacağı burada belirlenir. Sistem kendi başına bir ekranda çalıştığı sürece kimse kullanmaz; mevcut iş akışının içine girdiğinde işe yarar. Görüntü işleme sistemleri geliştirme projelerinin başarısı çoğunlukla bu son adımda belirleniyor.

Kendi donanımımızda ölçtüğümüz görüntü modelleri

Görüntü okuyan modelleri müşteriye önermeden önce kendi makinelerimizde çalıştırıyoruz. Yayımladığımız sürümlerin dördü görüntü okuyabilen sürümler ve dördü de aynı makinede, aynı istemle ölçüldü. Çıkan tablo, kurulum planlarken en çok işimize yarayan veri oldu.

İlk gözlem: görüntü kulesi hızı değil belleği vuruyor. Aynı modelin görüntü okuyan sürümü, metin sürümüyle neredeyse aynı hızda üretim yapıyor ama tepe bellek her hassasiyette dört ile altı gigabayt daha yüksek. Yani bir makinenin görüntü işleyip işleyemeyeceğini belirleyen şey işlemci değil bellek oluyor.

İkinci gözlem: en sıkıştırılmış sürüm bile görüntüyü doğru okuyor. Ürettiğimiz bir test görüntüsünde üç şekil, iki metin ve bir kod vardı; dört sürüm de şekilleri doğru renk ve konumla adlandırdı, iki metni de birebir okudu. Bu, en ucuz donanımda çalışan sürümün belge okuma işi için yeterli olabileceği anlamına geliyor — ki bütçe tarafında büyük fark yaratan bir sonuç.

Üçüncü gözlem: istem işleme hızı sürümler arasında neredeyse hiç değişmiyor, fark üretimde ortaya çıkıyor. Görüntü ağırlıklı bir işte cevap kısa olacaksa, düşük hassasiyetli sürümü seçmenin bedeli düşünüldüğünden çok daha az. Bu ölçümleri model kartlarında açık biçimde paylaşıyoruz, çünkü görüntü işleme sistemleri geliştirme teklifi verirken dayandığımız sayılar bunlar.

Maliyet kalemleri ve sahiplik

İlk kalem donanım. Kamera, aydınlatma, montaj ve işlem yapacak makine. Belge okuma projelerinde bu kalem çoğu zaman yoktur — mevcut tarayıcı yeterlidir. Üretim hattı projelerinde ise toplam maliyetin belirgin bir kısmını oluşturur ve yazılımdan önce planlanması gerekir.

İkinci kalem doğruluk çalışması ve etiketleme. Görüntü okuyan modellerle çalışırken etiketleme yükü eskisine göre çok azaldı, ama sıfırlanmadı: doğrulama kümesi hâlâ elle hazırlanıyor. Bu iş genellikle işi bilen kişiyle birlikte yapılır ve kısaltmaya çalışmak sonradan pahalıya patlar.

Üçüncü kalem geliştirme ve entegrasyon: hattın kurulması, mevcut sistemlere bağlanması, arayüzün hazırlanması. Dördüncüsü bakım — periyodik doğruluk kontrolü, kamera bakımı, yeni vaka tipleri geldiğinde ayarlama. Bu kalemi tekliflerimizde ayrı satır olarak yazıyoruz, çünkü hesaba katılmadığında ikinci yılda sürprizle karşılaşılıyor.

Sahiplik konusundaki duruşumuz burada da aynı: hat kodu, ayar dosyaları ve doğrulama kümesi sözleşmeyle müşteriye ait. Toplanan görüntüler zaten müşterinindir ve başka bir yerde kullanılmaz. Açık lisanslı modeller tercih ettiğimizde model tarafı da devredilebilir kalıyor — İstanbul yazılım tarafındaki kurumsal müşterilerimizin en çok sorduğu başlık bu ve cevabı sözleşmede yazılı.

Sıkça sorulan sorular

Elimizde etiketli veri yok, yine de başlayabilir miyiz?
Çoğu durumda evet. Görüntü okuyan modeller sıfırdan eğitim gerektirmeden, ne aradığınız tarif edilerek çalışabiliyor. Yine de doğruluğu ölçmek için elle hazırlanmış küçük bir doğrulama kümesi gerekiyor — genellikle elli ile iki yüz arasında örnek. Eğitim verisi ile doğrulama verisi farklı şeyler; ikincisinden kaçış yok.
Görüntüler bizim tesisimizden çıkacak mı?
Tercihe bağlı, ama varsayılanımız çıkmamasıdır. Kurulum kenar cihazında ya da tesisteki sunucuda yapıldığında görüntü ağdan dışarı hiç çıkmaz, yalnızca sonuç kaydı üretilir. Kişisel veri içeren kamera görüntülerinde bu, KVKK açısından da en rahat savunulan mimari.
Mevcut kameralarımız kullanılabilir mi?
Genellikle evet, ama önce bakmak gerekiyor. Çözünürlük, kare hızı, kamera açısı ve aydınlatma sonucu doğrudan etkiliyor. İlk keşifte mevcut düzenin yeterli olup olmadığını raporluyoruz; yetmiyorsa neyin değişmesi gerektiğini de yazıyoruz. Bazen tek bir lamba, aylarca sürecek bir yazılım uğraşını gereksiz kılıyor.
Sistem hata yaptığında ne oluyor?
İki mekanizma var. Birincisi güven eşiği: sistem emin olmadığında karar vermez, vakayı insana yönlendirir. İkincisi geri bildirim kaydı: insanın yaptığı düzeltme kaydedilir ve hangi vaka tipinde yoğunlaştığı düzenli olarak incelenir. Amacımız hatasız sistem vaat etmek değil, hatanın görünür ve düzeltilebilir olmasını sağlamak.
Ne kadar sürede sonuç görürüz?
Doğruluk çalışması bir ile iki hafta. Bu sürenin sonunda elinizde bir demo değil, ölçülmüş bir sayı olur. Kurulum ve entegrasyon işin kapsamına göre üç ile sekiz hafta arasında değişiyor; kamera ve aydınlatma işi varsa üst sınıra yaklaşıyor.
Video akışı üzerinde gerçek zamanlı çalışabilir mi?
Evet, ama hedef kare hızını baştan konuşmak gerekiyor. Saniyede birkaç kare yeten uygulamalar için kenar cihazı yeterli oluyor. Yüksek hız gereken hatlarda ise özel eğitilmiş küçük ağlar ve klasik görüntü işleme tercih ediliyor; büyük modeller o hızda çalışmıyor.
Kamera görüntüsünde çalışanlarımız da yer alıyor, bu bir sorun mu?
Sorun değil ama yönetilmesi gereken bir başlık. Çalışanın görüntüsü kişisel veridir; aydınlatma yükümlülüğü, saklama süresi ve erişim yetkisi tanımlanmalıdır. Uygulamada iki önlem işe yarıyor: görüntüyü tesis dışına çıkarmamak ve kayıt gerekmeyen senaryolarda yalnızca sonucu saklayıp kareyi silmek. Süreç haritasını kurulumla birlikte hazırlıyoruz.
Sonuçları mevcut sistemimize yazabilir misiniz?
Evet. Kurumsal kaynak planlama, depo yönetimi ya da belge yönetim sisteminize doğrudan yazabiliyoruz. Sistemin bir arayüzü varsa onu kullanıyoruz; yoksa veritabanı düzeyinde ya da dosya aktarımıyla çalışıyoruz. Hangi yolun mümkün olduğunu ilk keşifte kontrol ediyoruz.