Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı OpenCV kütüphanesi kullanarak ateş algılama üzerine basit bir kod çalışması yapmaktadır.
- Video, OpenCV kütüphanesinin kurulumundan başlayarak, kamp ateşi videosu üzerinden ateş algılama algoritmasının adım adım nasıl çalıştığını göstermektedir. Algoritma, videoyu okuma, bulanıklaştırma, HSV formatına dönüştürme, alev rengini belirleme, maskeleme ve ateş algılama eşik değerlerini belirleme aşamalarını içermektedir. Konuşmacı, farklı video örnekleri üzerinden (kumda ateş ve yangın videosu) algoritmanın performansını test ederek, farklı çekim açıları ve ortamlardaki sınırlamalarını da göstermektedir.
- OpenCV ile Ateş Algılama Projesi
- OpenCV kullanarak ateş veya alev algılama üzerine basit bir kod çalışması yapılacak.
- Programı çalıştırmak için Windows R'ye tıklayarak CMD komutu çalıştırarak "pip install openCV" ve "python" yazarak enter'a basmak gerekiyor.
- OpenCV ve numpy kütüphaneleri import edilmeli.
- 00:45Video Okuma ve Gösterme
- Video okuma için "cv2.VideoCapture" fonksiyonu kullanılıyor, "kamp_ateşi.mp4" dosyası veya web kamerası kullanılabilir.
- While döngüsü içerisinde her bir frame (resim) okunuyor ve "cv2.show" komutuyla ekranda gösteriliyor.
- Q tuşuna basıldığında döngüden çıkılıyor ve "video.release" komutuyla pencereler kapatılıyor.
- 02:42Alev Algılama Adımları
- İlk adım olarak "cv2.blur" komutuyla video bulanıklaştırılıyor, bu alevi daha iyi algılamayı sağlıyor.
- Bulanıklaştırma sonrası "cv2.HSV" komutuyla video HSV formatına dönüştürülüyor (hue, saturation ve value değerleri).
- HSV formatındaki "hue" değerinin alt ve üst değerleri belirlenerek alevin rengi tanımlanıyor.
- 04:14Maskeleme ve Bitwise İşlemler
- Maskeleme işlemi ile sadece alevin olduğu alanlar siyah, diğer alanlar beyaz olarak gösteriliyor.
- "cv2.inRange" komutu ile belirli renkteki alanlar maskeleniyor.
- "bitwise and" komutu ile hem HSV hem de maskeye eşit olan yerler output olarak kaydediliyor.
- 06:25Ateş Algılama ve Alarm Sistemi
- Ateşin olduğu piksel değerlerinin toplamının belli bir eşik değeri aştığında ateş var diye karar veriliyor.
- "alev_statüs" ve "fire_report" değişkenleri ile alarm durumu ve yangın raporu kontrol ediliyor.
- "cv2.countNonZero" fonksiyonu ile ateş renginde görülen piksellerin sayısı 10.000'den büyükse yangın algılanıyor.
- 08:08Döngü Kontrolü ve Test
- "alev_statüs" değeri kontrol edilerek sürekli "ateş tespit edildi" yazdırılmaması sağlanıyor.
- Kamp ateşi videosu üzerinde test edildiğinde sadece ateş gösteriliyor.
- Kumda ateş videosu üzerinde test edildiğinde diğer parçalar da maskeleniyor, bu bir eksiklik olarak belirtiliyor.
- 10:52Farklı Video Testleri
- Yangın videosu üzerinde test edildiğinde çok uzak bir bölgeden çekilmiş olduğu için sadece ufak bir kırmızı işaret algılanıyor.
- Farklı videolar ve farklı maskelemeler veya algoritmalar uygulanarak daha iyi sonuçlar elde edilebilir.