İçeriğe atla
Kadir Talha Uncu
TREN
← Tüm projelere dön

Zone Intrusion Detection

2026·Bireysel geliştirici·Yapay Zekâ & Görüntü İşlemeİmverge — Ege Kariyer Fuarı 2026
Hızlı BakışTeknolojilerPython · YOLOv8 · Ultralytics · OpenCV · NumPy · Pillow · Telegram Bot API · Groq API · pygame

Problem

Sahada koruyucu ekipman denetimi insan gözüne bağlı. Yasak bölgeye baretsiz veya yeleksiz giren bir çalışan, denetçi o anda bakmıyorsa fark edilmiyor; ihlal çoğu zaman ancak bir kaza olduktan sonra ortaya çıkıyor.

Yaklaşım

Baret ve yelek tespiti için özel eğitilmiş bir YOLOv8 modeli ile hazır YOLOv8n kişi tespit modelini birleştiren ikili model mimarisi kurdum. Özel model 50 epoch eğitilerek %88 mAP50 doğruluğa ulaştı. Kullanıcı, kamera görüntüsü üzerine kare, üçgen ve dikdörtgen yasak bölgeleri fare ile çizebiliyor; bölgeler sürükle-bırak ile taşınıp yeniden boyutlandırılabiliyor. Sistem bu bölgelere koruyucu ekipmansız giren kişileri gerçek zamanlı işaretliyor.

Sonuç

%88mAP50 doğruluk
3uyarı kanalı: ses, ekran, Telegram

İhlal anında sesli alarm ve ekran uyarısı devreye giriyor, Telegram Bot API üzerinden fotoğraflı bildirim gönderiliyor. Sistem her ihlal için Groq API (LLaMA 3.1) ile otomatik Türkçe ihlal raporu üretiyor.

Zone Intrusion Detection arayüzü: kamera görüntüsü üzerine çizilmiş dikdörtgen yasak bölge ve canlı durum paneli
Uygulama arayüzü: kamera seçimi, bölge şekli seçenekleri, çizilen yasak bölge ve canlı ihlal durumu.