Ultralytics YOLO26 Kullanarak Güvenlik Alarm Sistemi Projesi

Ultralytics YOLO26'yı kullanan Güvenlik Alarm Sistemi Projesi, güvenlik önlemlerini artırmak için gelişmiş bilgisayar görüşü yeteneklerini entegre eder. Ultralytics tarafından geliştirilen YOLO26, gerçek zamanlı nesne algılama sağlayarak sistemin potansiyel güvenlik tehditlerini hızlı bir şekilde tanımlamasına ve bunlara yanıt vermesine olanak tanır. Bu proje çeşitli avantajlar sunar:

• Gerçek Zamanlı Algılama: YOLO26'nın verimliliği, Güvenlik Alarm Sisteminin güvenlik olaylarını gerçek zamanlı olarak detect etmesini ve bunlara yanıt vermesini sağlayarak yanıt süresini en aza indirir.
• Doğruluk: YOLO26, nesne algılamadaki doğruluğu ile bilinir, yanlış pozitifleri azaltır ve güvenlik alarm sisteminin güvenilirliğini artırır.
• Entegrasyon Yetenekleri: Proje, mevcut güvenlik altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir ve yükseltilmiş bir akıllı gözetim katmanı sağlar.

İzle: Ultralytics YOLO26 ile Güvenlik Alarm Sistemi + Çözümler Nesne Algılama

• Şuraya gidin: Uygulama Parola Oluşturucu, "güvenlik projesi" gibi bir uygulama adı belirtin ve 16 haneli bir şifre alın. Bu şifreyi kopyalayın ve belirtilen yere yapıştırın password aşağıdaki kodda alan.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("security_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

from_email = "abc@gmail.com"  # the sender email address
password = "---- ---- ---- ----"  # 16-digits password generated via: https://myaccount.google.com/apppasswords
to_email = "xyz@gmail.com"  # the receiver email address

# Initialize security alarm object
securityalarm = solutions.SecurityAlarm(
    show=True,  # display the output
    model="yolo26n.pt",  # e.g., yolo26s.pt, yolo26m.pt
    records=1,  # total detections count to send an email
)

securityalarm.authenticate(from_email, password, to_email)  # authenticate the email server

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()

    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    results = securityalarm(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the processed frame.

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

Kodu çalıştırdığınızda, herhangi bir nesne detect edildiğinde tek bir e-posta bildirimi alırsınız. Bildirim hemen gönderilir, tekrar tekrar gönderilmez. Kodu proje gereksinimlerinize göre özelleştirebilirsiniz.

Alınan E-posta Örneği

SecurityAlarm Argümanlar

İşte şunları içeren bir tablo: SecurityAlarm argümanlar:

SecurityAlarm çözümü çeşitli şeyleri destekler track parametreler:

Ayrıca, aşağıdaki görselleştirme ayarları mevcuttur:

Nasıl Çalışır

Güvenlik Alarm Sistemi şunu kullanır: nesne takibi video akışlarını izlemek ve potansiyel güvenlik tehditlerini detect etmek için. Sistem, belirtilen eşiği aşan nesneleri algıladığında (tarafından ayarlanır records parametresi) ile algılanan nesneleri gösteren bir resim eki içeren bir e-posta bildirimi otomatik olarak gönderir.

Sistem, şu yöntemleri sağlayan SecurityAlarm sınıfını kullanır:

1. Çerçeveleri işleyin ve nesne tespitlerini çıkarın
2. Algılanan nesnelerin etrafındaki sınırlayıcı kutularla çerçeveleri açıklayın
3. Algılama eşikleri aşıldığında e-posta bildirimleri gönder

Bu uygulama, tespit edilen nesnelerin anında bildirilmesinin kritik olduğu ev güvenliği, perakende gözetimi ve diğer izleme uygulamaları için idealdir.

SSS

Ultralytics YOLO26, bir güvenlik alarm sisteminin doğruluğunu nasıl artırır?

Ultralytics YOLO26, yüksek doğruluklu, gerçek zamanlı nesne algılama sağlayarak güvenlik alarm sistemlerini geliştirir. Gelişmiş algoritmaları, yanlış pozitifleri önemli ölçüde azaltarak sistemin yalnızca gerçek tehditlere yanıt vermesini sağlar. Bu artan güvenilirlik, mevcut güvenlik altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir ve genel gözetim kalitesini yükseltir.

Ultralytics YOLO26'yı mevcut güvenlik altyapımla entegre edebilir miyim?

Evet, Ultralytics YOLO26 mevcut güvenlik altyapınızla sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir. Sistem çeşitli modları destekler ve özelleştirme esnekliği sağlayarak mevcut kurulumunuzu gelişmiş nesne algılama yetenekleriyle güçlendirmenize olanak tanır. YOLO26'yı projelerinize entegre etme hakkında ayrıntılı talimatlar için entegrasyon bölümünü ziyaret edin.

Ultralytics YOLO26'yı çalıştırmak için depolama gereksinimleri nelerdir?

Ultralytics YOLO26'yı standart bir kurulumda çalıştırmak genellikle yaklaşık 5GB boş disk alanı gerektirir. Bu, YOLO26 modelini ve ek bağımlılıkları depolamak için gereken alanı içerir. Bulut tabanlı çözümler için Ultralytics Platform, depolama ihtiyaçlarını optimize edebilen verimli proje yönetimi ve veri kümesi işleme sunar. Genişletilmiş depolama dahil gelişmiş özellikler için Pro Plan hakkında daha fazla bilgi edinin.

Ultralytics YOLO26'yı Faster R-CNN veya SSD gibi diğer nesne algılama modellerinden ayıran nedir?

Ultralytics YOLO26, gerçek zamanlı algılama yetenekleri ve daha yüksek doğruluğu ile Faster R-CNN veya SSD gibi modellere göre bir avantaj sağlar. Benzersiz mimarisi, hassasiyetten ödün vermeden görüntüleri çok daha hızlı işlemesine olanak tanır, bu da onu güvenlik alarm sistemleri gibi zamana duyarlı uygulamalar için ideal kılar. Nesne algılama modellerinin kapsamlı bir karşılaştırması için rehberimizi inceleyebilirsiniz.

Ultralytics YOLO26 kullanarak güvenlik sistemimdeki yanlış pozitiflerin sıklığını nasıl azaltabilirim?

Yanlış pozitifleri azaltmak için Ultralytics YOLO26 modelinizin çeşitli ve iyi etiketlenmiş bir veri kümesiyle yeterince eğitildiğinden emin olun. Hiperparametreleri ince ayar yapmak ve modeli düzenli olarak yeni verilerle güncellemek, algılama doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Ayrıntılı hiperparametre ayarlama teknikleri, hiperparametre ayarlama rehberimizde bulunabilir.

📅 2 yıl önce oluşturuldu ✏️ 7 gün önce güncellendi

Yorumlar