Computer Vision Eye

BİLGİSAYARLI GÖRÜ

COMPUTER VISION

Makineler Dünyayı Nasıl Görür ve Anlar?

Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

Öğr. Gör. Tahsin Çiloğlu

1. Bilgisayarlı Görü Nedir?

Bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan yüksek seviyeli bir anlayış kazanmasını sağlayan yapay zeka alanıdır.

  • İnsan görme sistemini taklit etmeye çalışır.
  • Görüntüyü sadece "kaydetmez", onu "anlar".
  • Bir kedi fotoğrafına baktığında "burada kedi var" diyebilmesidir.
Pixel Matrix

Bilgisayar için her resim aslında bir sayılar matrisidir.

2. Neden Önemlidir?

Veri Bolluğu

İnternetteki verinin %80'inden fazlası görseldir (Video, Fotoğraf). Bunu analiz etmek insan gücüyle imkansızdır.

Hız & Hassasiyet

Bir makine binlerce X-ray görüntüsünü saniyeler içinde, yorulmadan ve dikkat dağılmadan inceleyebilir.

Otonom Karar

Sürücüsüz araçlar veya robotlar, çevrelerini "görmeden" ve "anlamadan" hareket edemezler.

"Görmek, zekanın ilk adımıdır."

2. Nasıl Çalışır? (CNN Teknolojisi)

CNN Diagram

Convolutional Neural Networks (CNN)

İnsan beynindeki görsel korteksten ilham alınarak tasarlanmıştır.

  1. Giriş: Resim piksellere ayrılır.
  2. Filtreleme: Kenarlar, köşeler tespit edilir.
  3. Öznitelik: Göz, kulak gibi parçalar tanınır.
  4. Sınıflandırma: "Bu bir kedidir" kararı verilir.

3. Tarihsel Gelişim

1966: Yaz Projesi

MIT'de öğrencilere "kameranın gördüğünü tanımlayan bir program" yazma ödevi verildi. (Yazın bitmesi bekleniyordu, 50 yıl sürdü!)

2012: AlexNet

Deep Learning'in patlama noktası. ImageNet yarışmasında hata oranı yarı yarıya düştü.

Günümüz: YOLO & Transformers

Gerçek zamanlı, milisaniyeler içinde nesne tespiti (Otonom araçlar vb.).

5.1 Sektörel Kullanım: Otomotiv

Autonomous Driving

Otonom Sürüş Sistemleri

  • Nesne Tespiti: Yaya, diğer araçlar, bisikletliler.
  • Şerit Takibi: Yol çizgilerini algılama.
  • Trafik İşareti Okuma: Hız sınırlarını ve dur tabelalarını anlama.
Örnek: Tesla Autopilot, 8 kamera ile çevresini 360 derece görebilir.

5.2 Sağlık: Medikal Görüntüleme

Erken Teşhis Hayat Kurtarır

  • Radyoloji Analizi: X-ray, MR ve CT taramalarında insan gözünden kaçabilecek mikroskobik tümörleri tespit etme.
  • Deri Kanseri Taraması: Cilt üzerindeki benlerin fotoğrafından melanom riski analizi.
  • Retina Taraması: Diyabetik retinopati teşhisi (Google DeepMind).
Medical AI Imaging

5.3 Sağlık: Robotik Cerrahi

Robotic Surgery Interface

Hassas Cerrahi Asistanı

Cerrahın ellerinin titremesini engelleyen ve milimetrik hassasiyet sağlayan robotik sistemler.

  • AR Rehberlik: Ameliyat sırasında damar ve sinirlerin yerini cerrahın ekranına yansıtma (Highlight).
  • Gerçek Zamanlı Takip: Cerrahi aletlerin konumunu anlık izleyerek hatalı kesileri önleme.

5.4 Sektörel Kullanım: Tarım

Agriculture Drone

Akıllı Tarım

  • Hassas İlaçlama: Dronlar sadece yabani otları hedef alarak ilaç tasarrufu sağlar.
  • Hasat Robotları: Olgunlaşmış meyveleri görüntü işleme ile tanıyıp nazikçe toplar.
  • Hastalık Tespiti: Bitki yapraklarındaki renk değişimlerinden hastalıkları erken teşhis eder.

5.5 Endüstri: Kalite Kontrol

Kusursuz Üretim

İnsan gözünün yakalayamayacağı mikroskobik hataları üretim hattında anında tespit eder.

  • Yüzey Analizi: Çatlak, çizik veya boya hatalarının tespiti.
  • Montaj Kontrolü: Eksik parça veya yanlış montajın saptanması.
Industry Quality Control

5.6 Endüstri: İş Güvenliği

Worker Safety AI

7/24 İş Güvenliği İzleme (ISG)

  • KKD Kontrolü: Baret, yelek veya eldiven takmayan personeli tespit edip uyarma.
  • Tehlikeli Bölge İhlali: Robot çalışma alanlarına giren insanları saptayıp makineleri otomatik durdurma.

5.7 Savunma Sanayi ve SİHA'lar

Hedef Tespit ve Takip

SİHA'lar (Silahlı İnsansız Hava Araçları), kilometrelerce öteden hedefleri otonom olarak tespit edebilir.

  • Termal Görüş: Gece veya kamuflaj altında bile araçları/insanları saptama.
  • Nesne Takibi: Hareketli hedeflere kilitlenme (Target Locking).
  • Radar Entegrasyonu (SAR): Görüşün olmadığı sisli/bulutlu havalarda radar verisini görüntüye çevirme.
Örnek: Bayraktar TB2 ve Akıncı gibi platformlar yerli görüntü işleme algoritmaları kullanır.
UCAV Targeting Interface

5.8 Keşif ve Haritalama (İHA)

UAV Mapping

3D Haritalama & Alan Tarama

  • Afet Yönetimi: Deprem/Sel sonrası hasarlı binaları tespit etme.
  • Sınır Güvenliği: Yasa dışı geçişleri ve hareketliliği 7/24 izleme.
  • Fotogrametri: Havadan çekilen fotoğraflarla 3 boyutlu şehir modelleri oluşturma.

5.9 Eğitim: Katılım Analizi

Duygu ve Dikkat Analizi

Sınıf içi kameralar, öğrencilerin derse olan ilgisini ve duygu durumunu (şaşkın, sıkılmış, odaklanmış) gerçek zamanlı analiz edebilir.

  • Kişiselleştirilmiş Eğitim: Hangi konunun anlaşılmadığını tespit edip öğretmene geri bildirim verme.
  • Uzaktan Eğitim: Online derslerde öğrenci takibi.
Student Engagement Analysis

5.10 Eğitim: Otomasyon ve Erişilebilirlik

AI Grading System

Akıllı Değerlendirme

  • El Yazısı Tanıma (OCR): Klasik sınav kağıtlarını tarayıp otomatik puanlama.
  • Kopya Tespiti: Online sınavlarda şüpheli davranışları yakalama.

Erişilebilirlik

  • Görme engelli öğrenciler için tahtadaki yazıları veya kitapları sesli okuyan sistemler.

5.11 Sektörel Kullanım: Güvenlik & Perakende

Security Face Recognition

Güvenlik & Gözetim

Havalimanlarında yüz tanıma, kalabalık analizi, şüpheli paket tespiti.

Retail Scanning

Akıllı Perakende

Amazon Go: Mağazaya gir, ürünü al ve çık. Kamera sistemi ne aldığını görür ve faturana yansıtır (Kasiyer yok).

Social Media Filter

Sosyal Medya

Instagram/Snapchat filtreleri yüzünüzü tespit edip (Face Landmark) üzerine efekt ekler.

Sports Analysis

Spor Analitiği

Futbol maçlarında topun gol çizgisini geçip geçmediğini (VAR) veya oyuncu koşu mesafelerini ölçme.

5.12 Akıllı Ev Sistemleri

🧹

Robot Süpürgeler

SLAM: Eşzamanlı haritalama ve konumlandırma ile evi tanır, engellerden kaçar.

🔔

Akıllı Ziller

Kapıdaki kişinin kurye mi, misafir mi yoksa şüpheli mi olduğunu yüzünden tanır.

🐶

Evcil Hayvan Kamerası

Köpeğiniz havladığında veya hareket ettiğinde sizi uyarır ve kayda başlar.

❄️

Akıllı Buzdolabı

İçindeki ürünleri (süt, yumurta) tanır ve bitince otomatik sipariş listesi oluşturur.

5.13 Akıllı Ev: Robot Süpürge

Robot Vacuum SLAM

SLAM Teknolojisi

Evin haritasını (Lidar/Kamera) çıkararak engellere çarpmadan en uygun rotayı belirler.

🔸 Zemin türünü (halı/parke) ayırt ederek emiş gücünü ayarlar.

🔸 Şarjı azaldığında istasyonunu görüntü işleme ile bulur ve park eder.

🔸 Yapay zeka sayesinde kabloları veya evcil hayvan dışkılarını tanıyıp üzerinden geçmez.

5.14 Akıllı Ev: Akıllı Zil

Yüz Tanıma

Kapıya gelen kişiyi yüzünden tanır, kayıtlı değilse ev sahibine anlık bildirim ve görüntü gönderir.

🔸 Şüpheli hareketleri algılayarak otomatik video kaydı başlatır.

🔸 Bırakılan kargoları tespit edip çalınma durumunda alarm verir.

🔸 Gece görüşü ve kızılötesi sensörlerle karanlıkta bile net görüntü sunar.

Smart Doorbell

5.15 Akıllı Ev: Evcil Hayvan Kamerası

Pet Camera

Hareket ve Ses Analizi

Evcil hayvanınızın hareketlerini algılar, havlama veya miyavlama sesini tanıyarak sizi uyarır.

🔸 Yasaklı bölgelere (örn. mutfak tezgahı) girdiğinde sesli uyarı verir.

🔸 Yeme/içme alışkanlıklarını takip ederek sağlık durumu hakkında rapor sunar.

🔸 Kuyruk ve kulak hareketlerinden duygu durumunu (mutlu/endişeli) analiz eder.

5.16 Akıllı Ev: Akıllı Buzdolabı

Nesne Tespiti

Dolap içindeki ürünleri kameralarla sürekli tarar, azalan ürünleri tespit edip otomatik sipariş oluşturabilir.

🔸 Son kullanma tarihi yaklaşan ürünler için akıllı telefona bildirim gönderir.

🔸 Mevcut malzemelerle yapılabilecek yemek tarifleri önerir.

🔸 Beslenme alışkanlıklarınıza göre kalori takibi ve sağlık raporlaması yapar.

Smart Fridge

6. Geliştirme Araçları

7.1 Türkiye'de Teknoloji: Milli Projeler

TOGG ve SİHA

Yerli ve Milli Başarılar

  • TOGG: Akıllı cihazın çevresini algılaması, şerit takibi ve otonom sürüş özellikleri.
  • SİHA (Baykar/TUSAŞ): Dünyanın en gelişmiş hedef tespit ve takip sistemlerinden biri.
  • ASELSAN: Askeri termal kameralar ve sınır güvenliği sistemleri.

7.2 Türkiye'de Teknoloji: Girişimler

Global Başarı Hikayeleri

  • Vispera: Perakende sektöründe rafları görüntü işleme ile takip eden global bir oyuncu.
  • Papara / Bankalar: Müşteri tanıma (KYC) süreçlerinde yerli yüz tanıma ve canlılık testi teknolojileri.
  • Virasoft: Dijital patoloji alanında kanser teşhisi yapan Türk yazılım şirketi.

"Türkiye, bölgenin en büyük yapay zeka yetenek havuzlarından birine sahip."

Software Ecosystem

7.3 Akıllı Şehirler ve KGYS

Traffic Systems

Şehir Güvenliği ve Trafik

  • KGYS (MOBESE): Emniyet Genel Müdürlüğü'nün yüz tanıma ve takip sistemi. 81 ilde aktif.
  • PTS (Plaka Tanıma): Otoyollarda hız ihlali ve çalıntı araç tespiti.
  • İSBAK: İstanbul'da trafik yoğunluğunu kamera verileriyle yöneten akıllı sinyalizasyon.

7.4 E-Ticaret ve Görsel Teknoloji

Alışverişte Yeni Dönem

  • Görsel Arama (Visual Search): Trendyol, Hepsiburada gibi uygulamalarda beğendiğin kıyafetin fotoğrafını çekip benzerini bulma.
  • Sanal Deneme (Virtual Try-On): Ayakkabı veya kozmetik ürünlerini kamera ile kendi üzerinde deneme.
  • Depo Otomasyonu: Kargo merkezlerinde barkod ve paket ayrıştırma sistemleri.
Visual Search

8. Dünyadan İkonik Örnekler

Tesla Autopilot

8 Kamera ve nöral ağlar ile 360° görüş ve tam otonom sürüş yeteneği.

Amazon Go

"Just Walk Out" teknolojisi. Kamera ve sensör füzyonu ile kasasız alışveriş.

Boston Dynamics

Atlas robotu, stereo görüş ile parkur yapıyor ve engelleri aşıyor.

Google Lens

Gerçek dünyayı tarayıp anında çeviri, bitki tanıma ve ürün bulma.

9. Uygulama: Nesne Tespiti

Kendi Fotoğrafını Dene

Bilgisayarlı Görü modelini (COCO-SSD) tarayıcıda çalıştırın.


Lütfen Bekleyiniz...

10. Video Analizi: Araç Hız Tespiti

Yerel Video Dosyası: assets/presentation/video.mp4

Nasıl Çalışır?

  • 1. Nesne Tespiti (OD): YOLO algoritması her karede araçları (araba, kamyon, otobüs) bulur.
  • 2. Nesne Takibi (Tracking): DeepSORT algoritması her araca benzersiz bir kimlik (ID) atar ve takip eder.
  • 3. Perspektif Dönüşümü: Kameranın açısına göre yoldaki piksellerin gerçek dünyada kaç metreye denk geldiği hesaplanır (Kalibrasyon).
  • 4. Hız Hesaplama: Aracın iki nokta arasındaki geçiş süresine göre hızı (km/s) bulunur. `Hız = Yol / Zaman`

11. Donanım ve Sensörler

📷

RGB Kamera

En temel sensör. İnsan gözü gibi renkli görüntü sağlar. (Telefon, Webcam)

📡

LiDAR

Lazer darbeleriyle 3D harita çıkarır. Otonom araçların "gözüdür".

🌡️

Termal Kamera

Isıyı görerek gece görüşü ve hastalık tespiti sağlar.

👀

Stereo Kamera

Çift lens ile derinlik algısı (insan gibi) oluşturur.

12. Kariyer ve İstatistikler

Pazar Büyüklüğü (Milyar $)

2023 $20B
2025 $35B
2030 $60B+

Popüler Unvanlar

  • 👨‍💻 Computer Vision Engineer
  • 🤖 Deep Learning Researcher
  • ⚙️ AI Robotics Specialist

Yıllık Ortalama Maaş (Global): $100k - $160k

Sektör her yıl %15+ büyüyor!

13. Öğrenme Yol Haritası

🎥 YouTube

  • Teknofest Eğitimleri
  • Murat Yücedağ (TR)
  • Sentdex (EN)

📚 Kurslar

  • 🎓 Coursera: Deep Learning Specialization (Andrew Ng)
  • 🎓 Udemy: Python ile Görüntü İşleme

🛠️ Araçlar

Başlamak için ihtiyacın olanlar:

pip install opencv-python pip install ultralytics (YOLO)

14. Mini Bilgi Yarışması

Soru 1: Pixel nedir?

Skor: 0

15. Gelecek ve Etik Tartışmalar

⚖️
  • Gözetim Toplumu: Her adımımızın kameralarca izlenmesi ne kadar doğru?
  • Deepfake: Gerçeğinden ayırt edilemeyen sahte videolar.
  • Algoritmik Önyargı: Yüz tanıma sistemlerinin bazı etnik kökenlerde hata yapması.
"Büyük güç, büyük sorumluluk getirir."

16. Değerlendirme & Tartışma

1. Mahremiyet

Sokaktaki kameraların herkesi tanıması ve takip etmesi özgürlüğü kısıtlar mı?

2. Otonom Etik

Kaza kaçınılmazsa yapay zeka kimi korumalı? (Tramvay Problemi)

3. İşsizlik Riski

Fabrikalardaki görsel kontrol robotları mavi yakalıların yerini tamamen alacak mı?

4. Deepfake Tehlikesi

Gördüğümüz videolara artık inanmalı mıyız? Gerçeklik algımız nasıl korunacak?

5. Son Karar

Yapay zeka kanser teşhisinde doktordan iyi olsa bile son imzayı kim atmalı?

6. Sorumluluk

Sürücüsüz araç kaza yaparsa suçlu kim? (Yazılımcı mı, Üretici mi, Araç Sahibi mi?)

TEŞEKKÜRLER

Sorularınız?

1 / 8