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 Imagei 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 Imagee 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_Trackere 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.