# Social Distance Detector

Bu fonksiyon bloğu, bir görüntü akışını analiz ederek insanları tespit eder ve bir `Distance Threshold` (mesafe eşiği) temelinde fiziksel mesafe kurallarını kontrol eder. Tespit edilen kişileri görselleştirir ve belirtilen mesafeyi ihlal eden çiftleri vurgular.

## 📥 Girdiler

* `Image Any` Görüntü veya analiz edilecek video karesini besleyin.
* `Perspective Matrix` (isteğe bağlı) Daha doğru mesafe ölçümleri için görüntü koordinatlarını gerçek dünya düzlemine dönüştürmek amacıyla kullanılabilecek dönüşüm matrisi.
* `Distance Threshold` Kişiler arasındaki izin verilen minimum mesafe (birimler perspektif kalibrasyonuna bağlıdır).

## 📤 Çıktılar

* `Image Any` Tespit edilen kişiler, bağlantı çizgileri ve ihlal vurguları ile açıklamalı görüntü.
* `Person Count` Karede tespit edilen kişi sayısı.
* `Violation Count` Tespit edilen eşleşen ihlal sayısı (eşikler altında kalan çift sayısı).
* `Is Violated ?` Herhangi bir ihlal olup olmadığını belirten boolean değer.

## 🕹️ Kontroller

* `Confidence Ratio` Tespit güveni hassasiyetini ayarlayan kaydırıcı. Daha yüksek değerler, bir kişiyi saymak için daha güçlü tespit güveni gerektirir.

## 🎨 Özellikler

* Gelen görüntüler üzerinde gerçek zamanlı kişi tespiti ve görselleştirme.
* Tespit edilen kişiler arasında çiftler halinde mesafe ölçümü.
* Daha doğru gerçek dünya mesafe kontrolleri için sağlanan `Perspective Matrix` ile isteğe bağlı perspektif düzeltme.
* İzleme ve sonraki işlemler için temiz çıktılar: görüntü, sayımlar ve ihlal bayrağı.

## 📊 Çalışma Mekanizması

Blok aktif olduğunda, `Image Any` girdisini alır, karedeki kişi pozisyonlarını tespit eder, varsa sağlanan `Perspective Matrix` ile bu pozisyonları haritalar, çiftler arası mesafeleri hesaplar ve bunları `Distance Threshold` ile karşılaştırır. Blok, açıklamalı bir görüntü ve tespit/ihlal durumunu tanımlayan sayısal/boolean çıktılar döndürür.

## 📝 Nasıl kullanılır

1. `Image Any` girişine bir görüntü kaynağı sağlayın (kamera akışı veya yüklenmiş görüntü).
2. Gerçek dünya mesafeleri gerekiyorsa, kalibre edilmiş bir `Perspective Matrix` sağlayın. Sağlanmazsa, mesafe kontrolleri görüntü düzlemi birimlerinde olur.
3. Kalibrasyonunuza veya yaklaşık piksel mesafenize göre `Distance Threshold` değerini ayarlayın.
4. `Confidence Ratio` değerini, kaçırılan tespitler ile yanlış pozitifler arasındaki dengeyi sağlamak için ayarlayın.
5. İhlaller olduğunda alarm, kayıt veya daha ileri işlem tetiklemek için çıktıları okuyun.

## 💡 İpuçları ve Püf Noktaları

* Kamera girişi için bu bloğu bir görüntü kaynağı ile eşleştirin: `Camera USB`, `Camera IP (ONVIF)`, `Stream Reader` veya `Load Image`.
* Sonuçları daha büyük bir görünümde önizlemek için bu bloktan sonra `Show Image` ekleyin.
* Tespit gürültülü ise, kararlılığı artırmak için görüntüyü ön işlemden geçirmeyi deneyin: `Image Resizer` veya `Denoising`.
* Daha güçlü kişi tespiti veya özel sınıflar gerekiyorsa, yukarı akışta `Object Detection` veya `Object Detection - Custom` ile birleştirip tespit edilen merkezleri bu bloğa besleyebilirsiniz.
* Gerçek dünya mesafeleri gerektiğinde güvenilir bir `Perspective Matrix` elde etmek için `Perspective Transform` kullanın.
* Analiz alanını sınırlamak için `Image ROI` veya `Image ROI Select` kullanın (yanlış tespitleri azaltır ve işlem hızını artırır).
* Kareler arasında takibe ihtiyaç varsa, kalıcı kimlikler ve geliştirilmiş analiz için `Object_Detection_Tracker` kullanın.

## 🛠️ Sorun Giderme

* Kişi tespit edilmemesi: `Confidence Ratio` değerini biraz azaltın veya daha yüksek çözünürlüklü giriş sağlayın. Sahnedeki aydınlatmanın kişi konturlarını netlemesine dikkat edin.
* Çok fazla yanlış pozitif: `Confidence Ratio` değerini artırmayı, `Blur` veya `Image Threshold` gibi ön işlemler uygulamayı veya alanı `Image ROI` ile kısıtlamayı deneyin.
* Mesafe ölçümleri yanlış görünüyor: Kalibrasyonu doğrulayın ve `Perspective Transform` kullanarak doğru bir `Perspective Matrix` sağlayın. Perspektif düzeltme yoksa, mesafeler görüntü piksel biriminde olur ve gerçek dünya değerlerini yansıtmayabilir.
* Yüksek CPU/GPU kullanımı: `Image Resizer` ile giriş çözünürlüğünü düşürün veya tespiti daha seyrek aralıklarla çalıştırın.


---

# 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/social-distance-detector.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.