Object Detection

Bu fonksiyon bloğu bir görüntüde yaygın nesneleri tespit eder ve hem görsel hem yapılandırılmış tespit sonuçları döner. İnsanlar, araçlar ve COCO sınıflarından birçok öğeyi konumlandırmak ve saymak için kullanın. Konfidence ve sınıf seçimi için hızlı yapılandırma sunar, böylece tespiti senaryonuza göre uyarlayabilirsiniz.

📥 Girdiler

• Image Any Analiz etmek istediğiniz görüntüyü kabul eden giriş.

📤 Çıktılar

• Image Any Tespit kutuları ve etiketlerle açıklanmış görüntü.

• Object Count Tespit edilen nesne sayısı.

• Object Center Locations Tespit edilen nesnelerin merkez konumları (birden fazla olabilir).

• Object Sizes (w, h) Her tespit için genişlik/yükseklik çiftleri (birden fazla olabilir).

• Object Class Her tespit için sınıf isimleri (birden fazla olabilir).

• Rectangles Her tespit için sınırlayıcı dikdörtgen koordinatları (birden fazla olabilir).

🕹️ Kontroller

• Confidence Threshold % Tespitleri kabul etmek için minimum güven seviyesi ayarlayan kaydırıcı. Bunu yükseltmek yanlış pozitifleri azaltır; düşürmek daha fazla nesne tespiti sağlayabilir ancak daha az kesin sonuçlar içerebilir.

• Select Detection Class Ön tanımlı sınıf gruplarından (ör. All, Human, Animals, Indoor, Outdoor) seçim yapmaya yarayan açılır menü. Daha dar bir sınıf grubu seçmek tespiti hızlandırır ve odaklar.

⚙️ Nasıl çalışır

• Blok çalıştığında gelen görüntüyü dahili dedektör ile işler ve seçili güven eşiği ile sınıf filtresini uygular.

• Açıklanmış görüntü, sayım, merkez pozisyonları, boyutlar, sınıf isimleri ve dikdörtgen koordinatları gibi yapılandırılmış çıktılarla birlikte döner.

• Eğer dedektör hâlâ yükleniyorsa, blok bilgilendirici bir mesaj verir ve dedektör hazır olana kadar sonuç üretmeyi bekler.

🎯 Özellikler

• Birçok yaygın sınıf için hazır kullanımda nesne tespiti.

• İnsanlar, hayvanlar, iç mekan nesneleri, dış mekan nesneleri veya tüm sınıflar için sınıf-grup ön ayarları.

• Otomasyon veya kayıt için ayrıntılı sayısal/yapılandırılmış çıktılarla birlikte açıklamalı görsel çıktı.

• Tespit hassasiyeti ile istenen sınıfları seçmek için basit kontroller.

📝 Kullanım Talimatları

1. Bir kamera veya görüntü kaynağını Image Any girişine bağlayın.

2. İlgili sınıfları sınırlamak için uygun bir Select Detection Class ön ayarı seçin.

3. Kaçırılan nesneler ile yanlış pozitifler arasındaki dengeyi sağlamak için Confidence Threshold % ayarını yapın.

4. Çıktıları, ileri akış mantığı, takip, görselleştirme veya depolama için kullanın.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

• Canlı kamera girişi için dedektöre besleme yapmak üzere Camera USB, Camera IP (ONVIF), Stream Reader gibi görüntü giriş bloklarını veya çevrimdışı test için Load Image kullanın.

• Tespitleri UI veya panoda görselleştirmek için açıklanmış görüntü çıktısını Show Image'e bağlayın veya Draw Detections ile örtüşmeler çizin.

• Kareler arası nesneleri takip etmek için tespit çıktılarını Object_Detection_Tracker'a besleyin; böylece stabil ID'ler ve trajeler elde edersiniz.

• Sadece belirli bir alanla ilgileniyorsanız, yanlış tespitleri azaltmak ve performansı artırmak için girdiyi önce Image ROI veya Image ROI Select ile kırpın.

• Çok büyük görüntülerle çalışıyorsanız, tespitten önce Image Resize veya Image Resizer kullanarak işleme hızını artırın.

• İlginç kareleri veya kayıtları, tespit sayısı veya belirli bir sınıf ortaya çıktığında saklamak için açıklanmış görüntüyü Image Logger, Multi Image Write veya Record Video'ya yönlendirin. Kaydetmeyi yalnızca olaylarda tetiklemek için mantık bloklarıyla (örneğin manuel Logic Input veya eşik kontrolleri) birleştirin.

• Uyarılar veya analizler oluşturmak için Measure Position Distance gibi analiz blokları veya Check Area gibi ROI kontrolleriyle birleştirin (örneğin bir bölgedeki insan sayısını saymak veya aralık ölçümü yapmak).

🛠️ Sorun Giderme

• Çok fazla yanlış pozitif görüyorsanız: Confidence Threshold % yükseltin veya Select Detection Class ile sınıf seçimini daraltın.

• Tespit yavaşsa: girdiyi Image Resize ile yeniden boyutlandırın veya aranan sınıf sayısını azaltmak için daha dar bir sınıf grubu seçin.

• Açıklanmış görüntü boş görünüyorsa fakat diğer çıktılar tespit gösteriyorsa: görüntü gösterim bloğunun (ör. Show Image) bağlı ve açıklanmış görüntüyü aldığına emin olun.