# Object\_Detection\_Tracker

Bu fonksiyon bloğu, sağladığınız tespit sonuçlarını kullanarak kareler boyunca nesneleri izler. Hareket eden nesnelere tutarlı ID'ler atar, her iz için kısa bir geçmiş tutar (mümkünse stabil bir sınıf etiketi dahil) ve sayma, kaydetme veya üst düzey analiz için kullanabileceğiniz açıklamalı bir görüntü ile listeler çıktılar.

## 📥 Girdiler <a href="#inputs" id="inputs"></a>

`Input Image` Görselleştirme ve izleme bağlamı için kullanılan mevcut kare görüntüsü.

`Detected Rectangles` Tespit edilen sınırlayıcı kutuların listesi. Bir nesne tespiti fonksiyon bloğu tarafından üretilen tespit dikdörtgenlerini buraya sağlayın.

`Detected Classes` Sağlanan tespitlere karşılık gelen sınıf adlarının listesi. Her izlenen nesne için stabil bir sınıf etiketi oluşturmakta kullanılır.

Not: Bunlar giriş soketleridir. Tespitleri bir nesne tespiti bloğundan bu soketlere besleyin.

## 📤 Çıktılar <a href="#outputs" id="outputs"></a>

`Result Image` Her aktif iz için sınırlayıcı kutular, ID'ler ve sınıf etiketleriyle açıklanmış görüntü.

`Position - ID List` Atanmış ID'ler ve stabil sınıf adları ile izlenen nesnelerin merkez pozisyonlarını içeren liste.

`Rectangle - ID List` Atanmış ID'ler ve stabil sınıf adlarıyla eşleştirilmiş sınırlayıcı dikdörtgenlerin listesi.

Not: Bunlar çıkış soketleridir. Görselleştirme, sayma veya takip verilerini diğer bloklara iletmek için kullanın.

## 🕹️ Kontroller <a href="#controls" id="controls"></a>

Bu fonksiyon bloğunun blok üzerinde kullanıcıya yönelik ek bir kontrolü yoktur. Davranış, sağladığınız tespit girişleri ve üst akış bloklarının tespit hassasiyeti ile sıklığı tarafından belirlenir.

## ⚙️ Çalışma Mekanizması <a href="#how-it-works" id="how-it-works"></a>

* Blok, kare başına tespitleri (dikdörtgenler ve sınıflar) ve mevcut kare görüntüsünü alır.
* Yeni tespitleri mevcut izlerle ilişkilendirir, böylece kimlikler kareler boyunca tutarlı kalır.
* Her iz için blok, gösterilen sınıfın stabil olmasını sağlamak adına sınıf tespitlerinin kısa bir geçmişini tutar (geçici yanlış sınıflandırmalara bağlı hızlı etiket değişimlerini önler).
* Blok kısa süreli kaçırmaları (tespit olmayan geçici kareler) tolere eder, böylece izler hemen kaybolmaz; uzun süre etkin olmayan izleri kaldırır.
* Çıktılar, görselleştirme için açıklanmış bir görüntü ve konumlar ile dikdörtgenlerin ID ve sınıf isimleriyle eşlenmiş yapılandırılmış listelerini içerir.

Bu davranış otomatik çalışır; takip sonucu kalitesini esas olarak gelen tespitlerin kalitesi ve sıklığı belirler.

## 🎯 Öne çıkan özellikler <a href="#features" id="features"></a>

* Her tespit edilen nesne için kareler boyunca stabil ID ataması.
* Gösterilen etiketlerin zamanla tutarlı olması için iz başına sınıf stabilizasyonu.
* Hem görselleştirilmiş sonuçlar hem de analiz veya kayıt için yapılandırılmış listeler çıktı olarak sağlanır.
* Kısa süreli tespit düşüşlerine karşı dayanıklı (geçici kaçırmalar).
* Eşleşmeyen tespitler için yeni izler oluşturur ve eski izleri otomatik olarak sonlandırır.

## 📝 Kullanım Talimatları <a href="#usage" id="usage"></a>

1. Bir görüntü kaynağını `Input Image` soketine bağlayın (örnekler: USB kamera, IP kamera, akış veya önceden yüklenmiş kareler).
2. Dikdörtgenleri ve sınıf adlarını sağlamak için bir tespit bloğunu `Detected Rectangles` ve `Detected Classes` soketlerine bağlayın.
3. Takip çıktısını önizlemek için `Result Image` kullanın.
4. Sayma, kayıt veya analiz için `Position - ID List` ve `Rectangle - ID List` çıktılarınızı sonraki bloklara besleyin.

## 💡 İpuçları ve Püf Noktaları <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

* En iyi sonuçlar için bu bloğa `Object Detection`, `Object Detection - Custom` veya `Object Detection (D-FINE)` gibi güvenilir bir tespit bloğundan gelen tespitleri besleyin.
* Takipten önce/sonra tespitleri görselleştirmek için `Result Image` çıkışını `Show Image` veya `Draw Detections` bloğuna bağlayın.
* Görsel sonuçları kaydetmek için `Result Image`i `Image Logger` veya `Record Video` bloğuna gönderin.
* Takibi belirli bir alana odaklamak için girdiyi önce `Image ROI`, `Image ROI Select` veya `Image ROI Polygon` ile kırpın ve sonra tespitleri besleyin.
* Yanlış pozitifleri filtrelemek veya yalnızca bir bölgede bulunan nesneleri saymak için bu bloğun `Rectangle - ID List` çıktısını `Rectangles in Rectangle` veya `Check Area (Polygon)` ile birleştirin.
* `Rectangle - ID List` çıktısını trafik sayımı veya alan geçiş olayları için üst düzey uygulamalara (ör. `Traffic Intersection Analysis`) besleyin.
* Tespitler gürültülüyse, izleme öncesinde `Blur`, `Image Threshold` veya `HSV Filter` gibi ön işleme eklemeyi deneyin.

## 🛠️ Sorun Giderme <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

* İz görünmüyor: `Detected Rectangles` ve `Detected Classes` soketlerinin bir nesne tespiti bloğundan geçerli tespit verisi aldığını doğrulayın.
* ID'ler hızla değişiyor veya etiketler sık sık değişiyor: Tespit kararlılığını artırın (daha iyi bir dedektör, ön işleme) veya tespit gürültüsünü azaltın ki blok stabil bir sınıf geçmişi oluşturabilsin.
* İzler çok çabuk kayboluyor: Ardışık kareler için tespitlerin sağlandığından emin olun; kesintili tespitler varsa, üst akışta tespit sıklığını artırmayı veya pürüzsüzleştirme uygulamayı düşünün.
* Kısa ömürlü çok sayıda iz: Gönderilmeden önce küçük veya düşük güvenilirlikteki tespitleri filtrelemeyi deneyin veya yanlış pozitifleri azaltmak için bölge kırpma (ör. `Image ROI Select`) kullanın.

Hızlı bir örnek kurulum isterseniz: `Camera USB` -> bir nesne tespiti bloğu (örneğin `Object Detection (D-FINE)`) -> `Object_Detection_Tracker` -> `Show Image` / `Image Logger` / `Traffic Intersection Analysis`.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.augelab.com/turkish/fonksiyon-bloklari/ai-blocks/object-detection-tracker.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.