# Safety Equipment Detection

Bu fonksiyon bloğu, bir girdi görüntüsünde sık kullanılan güvenlik ekipmanlarını kontrol eder ve tespit edilmiş öğelerle açıklanmış bir görüntü ile sınıf başına sayımları döndürür. Baretler, yelekler, gözlükler ve eldivenlerin tespit edilmesi ve sayılması gereken görsel denetim iş akışları için tasarlanmıştır.

## 📥 Girdiler

`Image`\
Analiz etmek istediğiniz görüntüyü sağlayın (tek kare görüntüler, akış kareleri veya yüklenmiş görüntüler).

## 📤 Çıktılar

`Output Image`\
Tespitlerin görselleştirilmesi için üzerine çizilmiş işaretlemelerle açıklanmış görüntü.

`Helmet Count`\
Tespit edilen baret sayısı.

`Safety Vest Count`\
Tespit edilen güvenlik yeleği sayısı.

`Safety Goggle Count`\
Tespit edilen güvenlik gözlüğü sayısı.

`Safety Glove Count`\
Tespit edilen güvenlik eldiveni sayısı.

`No Helmet Count`\
Baret takmayan kişi sayısı.

`No Safety Vest Count`\
Yelek takmayan kişi sayısı.

`No Safety Goggle Count`\
Gözlük takmayan kişi sayısı.

`No Safety Glove Count`\
Eldiven takmayan kişi sayısı.

## 🕹️ Kontroller

`Confidence Ratio`\
Tespit güven eşiğini ayarlayın. Daha yüksek değerler tespitleri daha sıkı hale getirir (daha az yanlış pozitif); daha düşük değerler hassasiyeti artırır (daha fazla tespit, olası yanlış pozitifler).

İpucu: Sahnenize göre 0.7–0.9 civarından başlayıp ince ayar yapın.

## 🎯 Özellikler

* `Output Image` üzerinde açıklamalı tespitlerle gerçek zamanlı görsel geri bildirim.
* Gerekli ekipmanların varlığı ve yokluğu için sınıf bazlı sayım.
* Değişken aydınlatma ve sahne koşullarına uyum için `Confidence Ratio` ile ayarlanabilir tespit güvenirliği.
* Canlı kamera kareleri veya önceden kaydedilmiş görüntülerle çalışmak üzere tasarlanmıştır.

## ⚙️ Çalışma Şekli

`Image` girişine bir görüntü sağlandığında, blok görüntüyü analiz eder, tespit edilen güvenlik öğelerini görsel çıktı görüntüsüne işaretler ve her sınıf için sayısal sayımları döndürür. İlk çalıştırmada model hazırlanması için kısa bir yükleme süresi gerekebilir; bu süreden sonra gelen görüntüleri sürekli olarak işler.

## 📝 Kullanım Talimatları

1. `Image` girişine bir görüntü kaynağı sağlayın (canlı kamera akışı veya yüklenmiş görüntü).
2. Sahnenize (aydınlatma, ölçek, örtülmeler) uygun şekilde `Confidence Ratio` değerini ayarlayın.
3. Görsel doğrulama için açıklamalı `Output Image`i kullanın; otomasyon veya kayıt için sayısal çıktıları okuyun.

## 💡 İpuçları ve Püf Noktaları

* Sürekli izleme için canlı kamera girişleriyle kullanın: örn. `Camera USB`, `Camera IP` veya `Stream Reader` ile bu bloğa kare besleyin.
* Kareleri etkileşimli incelemek ve görselleştirmek için görsel çıktıyı `Show Image`e bağlayıp `See Image` görüntüleyicisini kullanın.
* Yanlış pozitifleri azaltmak ve tespit odaklanmasını iyileştirmek için, görüntüleri bu bloğa göndermeden önce ilgi alanına kırpmak üzere `Image ROI Select` kullanın.
* Tam çözünürlük gerekmiyorsa işlem hızını artırmak için bloğun öncesine `Image Resizer` ekleyin.
* Ekran sunumunu netleştirmek için tespit kutularını vurgulamak veya bindirmek üzere `Draw Detections` kullanın.
* Çok kareli iş akışlarında izleme ile kombine edin: tespit çıktılarını (dikdörtgenler / sınıflar) `Object_Detection_Tracker`e göndererek zaman içinde ID koruması yapın ve benzersiz kişileri sayın.
* Sonuçları kaydetme ve dışa aktarma: kareleri kaydetmek için `Image Logger` veya `Image Write`, sayımları saklamak için `CSV Export` veya `Data to JSON` kullanın. Gerçek zamanlı uyarılar için `MQTT Publish` veya `Send Mail` ile entegrasyon yapın.
* Kalabalık veya mesafe analizi gerekiyorsa, PPE kullanımını kişi konumu veya duruşuyla ilişkilendirmek için `Social Distance Detector` veya `Pose Estimation` ile birlikte kullanın.

## 🛠️ Sorun Giderme

* Hiç tespit yok veya çok fazla yanlış pozitif: `Confidence Ratio` değerini ayarlayın ve yeniden değerlendirin. 0.6–0.9 aralığında denemeler yapın.
* Düşük ışık veya düşük kontrastlı sahnelerde kötü sonuçlar: aydınlatmayı iyileştirin, bu bloktan önce `Contrast Optimization` veya `Denoising` uygulayın.
* İlgi alanı dışındaki tespitler: arama alanını sınırlamak için `Image ROI Select` ekleyin.
* Yavaş performans: giriş görüntü boyutunu küçültmek için `Image Resizer` veya üst akışta kare hızını düşürün. Performans ayrıca mevcut donanıma bağlıdır.
* Blok ilk kullanımda hazır değilse, çıktı beklemeden önce model hazırlanması (yükleme) için kısa bir süre tanıyın.


---

# 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/safety-equipment-detection.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.