AugeLab Studio Manual
Türkçe
Türkçe
  • 👋AugeLab Studio Kullanıcı Kılavuzuna Hoş Geldiniz
  • 📘Giriş
    • AugeLab Studio
    • Ana Özellikler
    • Kullanım Durumları
    • Sistem Gereksinimleri
  • 🚀Başlarken
    • Kayıt Olma
    • Kurulum
    • İlk Bakış
    • Basit Tur
    • İlk Projeniz
      • Temel Bilgiler
      • Tespit
      • Tamamlama
    • Daha Fazla Yerel Örnek
    • Daha Fazla Okuma
  • 🖥️AugeLab Studio Arayüzü
    • Ayrıntılı İnceleme
    • Senaryo Alanı
    • Menü ve Araç Çubuğu
    • Projeleri Yönetme
    • Yapay Zeka Yükleme ve Daha Fazlası
      • Modül İndirme ile Yapay Zeka Kullanın
  • 🧱Fonksiyon Blokları
    • Blok Yapıları
    • Sockets
    • Bloklar Kolonu
    • Bağlantılar
    • Tüm Fonksiyon Blokları
      • AI Blocks
        • Face Detection
        • Mask Detection
        • Object Detection - Custom
        • Object Detection
        • Pose Estimation
        • Safety Equipment Detection
        • Social Distance Detector
        • Super Resolution
        • Text Detection
        • OCR
      • CNN Blocks
        • Average Pooling 2D
        • Batch Normalization
        • Choose Folder 2D
        • Compile Model
        • Conv. Sep. Layer 2D
        • Conv. Trans. Layer 2D
        • Convolutional Layer 2D
        • Dropout Layer
        • Flatten Layer 2D
        • Fully Connected
        • Global Average Pooling 2D
        • Global Max Pooling 2D
        • Input Layer 2D
        • Loss CCE
        • Max Pooling 2D
        • Metrics Accuracy
        • Model EfficientNet
        • Model MobileNet
        • Model ResNet
        • Model VGG
        • Optimizer Adadelta
        • Optimizer Adagrad
        • Optimizer Adam
        • Optimizer Adamax
        • Optimizer FTRL
        • Optimizer Nadam
        • Optimizer RMSProp
        • Optimizer SGD
        • ReLU Layer
        • Softmax Layer
        • Training Parameters
      • Data/Logic
        • Flow Control
          • Batch Concatenation
          • Batch Processing
          • Debatch
          • Get Batch Size
          • HMI Background
          • Subsystem Enabled
          • Subsystem In
          • Subsystem Loop
          • Subsystem Out
          • Subsystem
        • logic
          • All True
          • And
          • Demux
          • Equals
          • Greater
          • Logic Operations
          • Mux
          • Not
          • Or
          • Set - Reset
          • Smaller
        • Mathmetical Operations
          • Add
          • Counter
          • Divide
          • Math Operations
          • Maximum
          • Minimum
          • Multiply
          • Not Equals
          • Round
          • Square Root
          • Subtract
          • Trigonometry
        • Data Operations
          • Data Memory
          • Data to JSON
          • Data Type Converter
          • Datetime Compare
          • Dictionary Operations
          • Exclude Nones
          • Find Substring
          • Get Element
          • Is None
          • List Operations
          • Parse Data Dictionary
          • Replace None
          • String Merge
          • String Operations
        • Referencing
          • Data Read Global
          • Data Read Local
          • Data Write Global
          • Data Write Local
          • Debug Input
          • Tag From
          • Tag To
        • Signal Operators
          • Delay Step
          • Edge Falling
          • Edge Rising
          • Multi Port Switch
          • OFF Delay
          • ON Delay
      • Image/Transformations
        • Analysis
          • Color Density Percentage
          • Get Dimension
          • Histogram On Curve
          • Histogram On Line
          • Image Color Match
          • Image Memory
          • Image Resolution and Channel Value
          • Maximum Images
          • Mean Value of Image
          • Measure Position Distance
          • Minimum Images
          • Non-zero of Image
          • Std. of Image
          • Structural Similarity
        • Transformation Filters
          • Auto Alignment
          • Auto Contrast
          • Color Quantizer and Clustering
          • Color Space
          • Contrast-Brightness-Gamma
          • Contrast Optimization
          • Deconvolution
          • Denoising
          • Distance Transformation
          • FloodFill
          • Grab Cut Algorithm
        • Color Filters
          • 2D Filter
          • Apply Mask
          • Bilateral Filter
          • Blur
          • Edge Filter
          • HSV Filter
          • Image Adaptive Threshold
          • Image Threshold
          • Invert Image
          • Morphological Transformations
          • Normalize Image
          • RGB Mask
          • RGB Set
          • Sobel Filter
        • Operations
          • Add Images Weighted
          • Add Images
          • Collage Images
          • Divide Images
          • Flip Image
          • Image AutoRotator
          • Image Concatenate
          • Image Resize
          • Image Resizer
          • Merge Channels
          • Multiply Images
          • Polar Transform
          • Rotate Image Angle
          • Slice Image
          • Split Image
          • Subtract Images
      • Detections/Shapes
        • Detectors
          • Barcode Reader
          • Blob Detector
          • Blur Detector
          • Circle Detector
          • Corner Detector
          • Custom CNN Model
          • Data Matrix Reader
          • Detect Reference
          • Feature Detector
          • Find Object - Multiple Image
          • Find Object
          • Find Reference
          • Harris Corner Filter
          • Line Detector
          • Match Shapes
          • Measure Object Distance
          • Shape Detector
        • Draw
          • Draw Detections
          • Draw Line
          • Draw Point
          • Draw Rectangle
          • Draw Result On Image
          • Write Date On Image
          • Write Text On Image
        • Roi Processing
          • Check Area (Polygon)
          • Check Area
          • Get Pixel Mouse
          • Get Pixel
          • Get ROI
          • Image ROI Center
          • Image ROI Polygon
          • Image ROI Select Multi
          • Image ROI Select
          • Image ROI
          • Perspective Transform
          • Rectangles in Rectangle
        • Shape Analysis
          • Approximate Contour
          • Choose Line
          • Contour to Image
          • Fill Contour
          • Find Contour
          • Hull Convex
          • Minimum Circle
          • Minimum Ellipse
          • Minimum Rectangle
          • Minimum Rotated Rectangle
          • Most Similar Shape
          • Point Polygon Test
      • Input/Output
        • Communication
          • Modbus Connect
          • Modbus Read
          • Modbus Write
          • MQTT Publish
          • MQTT Subscribe
          • OPC UA Client
          • OPC UA Read
          • OPC UA Write
          • REST API - Get
          • REST API - Post
          • Send Mail
          • Siemens S7 Connect
          • Siemens S7 Read
          • Siemens S7 Write
        • Data Inputs
          • Date-Time List
          • Date-Time
          • Headless Check
          • Keyboard/Barcode Reader
          • Logic Input
          • Number Input
          • Number Range
          • PWM (Pulse Width Modulation)
          • Rising Edge
          • String Input
          • Text
        • Image Inputs
          • Camera IP (ONVIF)
          • Camera IP
          • Camera USB External
          • Camera USB Vidgear
          • Camera USB
          • Load Image From Path
          • Load Image
          • Make Image
          • Pixel
          • Video
        • Outputs/Exports
          • CSV Export
          • Cycle Timer
          • File/Folder Operations
          • GPU Statistics
          • Image Logger
          • Image Write
          • Led Output
          • Multi Image Write
          • Output
          • Scope
          • Show Image
          • Stop
  • 📡Cihazlar ve İletişim
    • Kamera Kullanımı
    • İletişim Protokolleri
    • Daha Fazla Okuma
  • 🧩Örnek Projeler
    • Demo Projeler
    • Çevre Ölçümü
    • Nesne Sayma
    • Karo Genişliği Ölçümü
    • İnsan Tespiti
    • Nesne Tespiti
  • 🔑Ana Özellikler
    • Özel HMI Uygulamaları Yayınlayın
    • Nesne Tespiti için Verileri İşaretleyin
    • Özel AI Modelleri Eğitin
      • Doğru Veritabanını Seçme
      • Eğitim Ne Zaman Durmalı
    • Eklentiler Oluşturun
      • Bileşenler
      • Kodlama Referansı
    • Çözümlerinizi Toplulukla Paylaşın
    • Python Paketlerini Yükleyin
  • 📑SSS
    • Bizimle İletişime Geçin
    • SSS
    • Tam bir projeyi kurma
  • Ek Kaynaklar
    • Eğitim Takvimi
    • Eğitim Materyalleri
    • AugeLab Uzmanları
  • Ek
    • Sözlük
    • Kaynaklar
Powered by GitBook
On this page
  • 📥 Girdiler
  • 📤 Çıktılar
  • 🕹️ Kontroller
  • 🎨 Özellikler
  • 📝 Kullanım Talimatları
  • 📊 Değerlendirme
  • 💡 İpuçları ve Püf Noktaları
  • 🛠️ Sorun Giderme

Was this helpful?

  1. Fonksiyon Blokları
  2. Tüm Fonksiyon Blokları
  3. AI Blocks

Pose Estimation

Bu fonksiyon bloğu, bir görüntüde belirli vücut parçalarını tespit etmek ve tahmin edilen duruşu görselleştirmek için bir iskelet çizmek için kullanılır. İnsan duruşları ile ilişkili anahtar noktaları tanımlamak için derin öğrenme modellerinden yararlanır.

📥 Girdiler

Image Any Duruş tahmininin yapılacağı giriş görüntüsü.

Show Skeleton İskeletin görüntü üzerindeki görünürlüğünü açıp kapamanızı sağlayan bir Boolean girişi.

📤 Çıktılar

Image Any Tespit edilen duruşu ve varsa, etkinleştirildiğinde, iskeleti içeren değiştirilmiş görüntü.

Selected Body Part Positions Bu çıktı, tespit edilen vücut parçalarının ve bunların görüntüdeki konumlarının bir haritasını sağlar.

🕹️ Kontroller

Confidence Vücut parçalarını tespit etmek için güven eşiğini ayarlayan bir kaydırıcı. Daha yüksek değerler, bir noktanın geçerli sayılması için modelden daha fazla kesinlik gerektirir.

Class Names Hangi vücut parçalarının tespit edilip çıktıda gösterileceğini seçmenizi sağlayan bir tablo görünümü.

🎨 Özellikler

Real-Time Detection Bu blok, vücut parçalarını gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve sonuçları görselleştirmek için önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modeli kullanır.

Customizable Detection Kullanıcılar, izlemek istedikleri belirli vücut parçalarını seçebilir, bu da aracı çeşitli uygulamalar için esnek hale getirir.

Skeleton Visualization Tespit edilen konumlar, bir iskelet oluşturmak için çizgilerle birleştirilebilir ve duruşu görsel olarak anlamaya yardımcı olur.

📝 Kullanım Talimatları

  1. Input Image: İçinde bir kişi veya insan figürü bulunan bir görüntüyü Image Any girişine bağlayın.

  2. Show Skeleton Option: İsteğe bağlı olarak, iskeletin overlay’ini etkinleştirmek/devre dışı bırakmak için Show Skeleton girişine bir boolean sinyali bağlayın.

  3. Adjust Confidence: Vücut parçalarını tespit etmek için gereken en düşük güven seviyesini ayarlamak için Confidence kaydırıcısını kullanın.

  4. Select Body Parts: Hangi vücut parçalarının tespit edilmesi gerektiğini yapılandırmak için Class Names tablosunda vücut parçalarını işaretleyin veya çıkarın.

  5. Evaluate: Duruş tahminini gerçekleştirmek için bloğu çalıştırın. Çıktı, değiştirilmiş görüntü ve tespit edilen vücut parçası konumları olacaktır.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, bu blok tespit edilen vücut parçalarını ve etkinleştirildiğinde bir iskeleti gösteren bir görüntü çıkartacak ve vücut parçalarının ve konumlarının bir sözlüğünü de içerecektir.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Tespit Doğruluğunu Artırma

Tespit hassasiyeti ve yanlış pozitifler arasında optimal bir denge bulmak için Confidence kaydırıcısını ayarlayın. Daha yüksek bir değer, daha doğru tespitler sağlayabilir.

Belirli Vücut Parçalarını Seçme

Analiz etmeniz gereken yalnızca gerekli vücut parçalarını seçin; bu, çıktıyı basitleştirir ve vücudun ilgili kısımlarına odaklanmanızı sağlar.

Giriş Görüntülerini Ön İşleme Tabi Tutma

Tespit sonuçlarını artırmak için bu bloğa göndermeden önce giriş görüntülerini kontrast ayarı, yeniden boyutlandırma veya filtreleme ile ön işlemeyi düşünün.

🛠️ Sorun Giderme

Hiçbir Tespit Bulunamadı

Blok herhangi bir vücut parçasını tespit edemiyorsa, giriş görüntüsünün net ve iyi aydınlatılmış olduğundan emin olun. Güven eşiğini düşürmek de daha fazla noktayı tespit etmeye yardımcı olabilir.

İskelet Gösterilmiyor

Show Skeleton girişinin etkinleştirildiğinden emin olun ve herhangi bir vücut parçasının tespit edilip edilmediğini kontrol edin. Eğer hiçbir parça tespit edilmezse, iskelet görünmeyecektir.

PreviousObject DetectionNextSafety Equipment Detection

Last updated 8 months ago

Was this helpful?

🧱