Baret tespiti
Kişinin baş bölgesinde baret olup olmadığını tespit eder; eksikse anında ihlal olayı oluşturur.
Özellikler
Luro'nun tespit motoru gerçek bir bilgisayarlı görü modeli ve kural motoru üzerine kurulu. Aşağıda hangi tespitlerin şu anda aktif çalıştığını, hangilerinin geliştirme aşamasında olduğunu şeffafça paylaşıyoruz.
Şu An Aktif
Bu yetenekler mevcut üretim modelinde çalışıyor ve gerçek görüntülerle test edildi.
Kişinin baş bölgesinde baret olup olmadığını tespit eder; eksikse anında ihlal olayı oluşturur.
Gövde bölgesinde yelek varlığını kontrol eder; yelek eksikliğini ayrı bir olay türü olarak kaydeder.
El koruma ekipmanının kullanımını doğrular; eller sürekli hareket ettiği için tüm kişi alanı üzerinden eşleştirme yapar.
Kişinin ayak bölgesinde uygun bot/ayakkabı kullanımını kontrol eder.
Baş/yüz bölgesinde koruyucu gözlük kullanımını doğrular.
Kamera görüntüsü üzerinde tanımlanan poligon bölgelere yetkisiz giriş/kesişimi anlık olarak yakalar.
Forklift, iş makinesi ve araçlarla personel arasındaki mesafeyi izler; güvensiz yakınlıkta uyarı üretir. Doğruluğu artırmak için forklift'e özel model eğitimi sürüyor.
Tekli görüntü, kayıtlı video dosyası ve canlı RTSP/kamera akışı üzerinde çalışır; kare bazlı takip ile aynı kişi/nesneyi kareler arası izler, geçici algılama kayıplarını tolere eder.
Panel ve site içerikleri Türkçe ve İngilizce olarak sunulur.
Geliştirme Aşamasında
Bu başlıklar kod tarafında hazır veya kısmen hazır, ancak üretime tam olarak alınmadan önce ek veri veya saha doğrulaması gerektiriyor.
Kural motoru ve geniş bir eğitim veri seti hazır; model eğitimi tamamlandığında aktif hale gelecek.
Kişinin yatay pozisyona geçişini sezgisel olarak işaretleyen deneysel bir özellik; sahada yanlış pozitifleri azaltmak için doğrulama sürüyor.
Araç yakınlık tespitinin doğruluğunu artırmak için forklift görselleriyle model yeniden eğitiliyor.
Baretin çeneliğinin bağlı olması veya yeleğin kapalı giyilmesi gibi ince kullanım detaylarını ayırt etmek için yeni veri toplama planlanıyor.
Nasıl Çalışıyor
Her karede çalışan bir nesne tespit modeli, kişi ve ekipman konumlarını çıkarır. Bir kural motoru bu konumları birbiriyle ilişkilendirip ihlal olaylarına dönüştürür. Canlı akışlarda, kısa süreli algılama kayıplarını tolere eden bir izleme katmanı ve ardışık kare doğrulaması yanlış alarmları azaltır.

Mevcut kamera altyapınıza göre hangi tespit senaryolarının en yüksek etkiyi yaratacağını konuşalım.