Elektrik direği bileşen tespiti
Başarsoft'taki stajımda, drone ile çekilen elektrik direği görüntülerindeki bileşenleri otomatik bulan bir model eğittim ve bunu web uygulamalarına bağlanan bir servis olarak sundum.
Sorun
Drone ile çekilen elektrik direği görüntülerinin bir uzman tarafından tek tek incelenmesi gerekiyordu. İzolatör, parafudr ve trafo gibi bileşenleri bulmak ve saymak, görüntü sayısı arttıkça zaman alıyor ve hata riskini büyütüyordu.
Çözüm
YOLOv8 ile izolatör, parafudr ve trafo tespit modeli eğittim; hiperparametreleri Optuna ile iyileştirdim. Model, fotoğraf yüklendiğinde bileşenleri işaretleyip sayılarını döndüren bir Flask servisi olarak çalışıyor. Otomatik tespitin yanında, yeni modeller eğitebilmek için aynı araç üzerinde çalışan bir etiketleme arayüzü de geliştirdim. Araç arka planda eğitilmiş modeli çalıştırıp kutuları önceden önerdiği için etiketleyici her şeyi sıfırdan çizmek yerine önerileri kontrol edip düzeltiyor; bu da etiketlemeyi çok daha hızlı hale getiriyor.
Bir drone görüntüsü servisten geçerken
Görüntü yüklenir, YOLOv8 bileşenleri işaretler, servis sayımı ve konumları döndürür. Şematik çizim; gerçek veriler gizlidir.
Canlı akış için JavaScript gerekli.
Sonuç
Elektrik direkleri üzerindeki bileşenlerin tespitini ve sayımını çok daha hızlı yapan bir servis geliştirilip teslim edildi. Servis, şirketin CBS tabanlı web uygulamalarına bağlanabiliyor; model destekli etiketleme aracı da yeni verilerle modeli geliştirmeyi hızlandırıyor.
FTIR ile yağ kalitesi analizi →
122 numunenin spektrumundan, etiket kullanmadan kalite gruplarını ayıran analiz hattı.
Benzer bir proje mi düşünüyorsunuz?
15 dakikalık ön görüşmede problemi, veriyi ve en hızlı çözüm yolunu konuşalım. Genellikle aynı gün dönüş yaparım.