Bilgisayarlı Görme
Görüntü ve videolardaki nesneleri, hareketleri ve örüntüleri anlayabilen akıllı sistemler.
Bilgisayarlı görme ve görüntü işleme teknolojileriyle görsel verileri anlamlı içgörülere dönüştürüyor, gerçek dünya problemleri için akıllı yazılımlar geliştiriyoruz.
Kameralardan, görüntülerden ve video akışlarından elde edilen verileri analiz ederek daha akıllı, hızlı ve güvenilir karar süreçleri için yazılım çözümleri geliştiriyoruz.
Görüntü ve videolardaki nesneleri, hareketleri ve örüntüleri anlayabilen akıllı sistemler.
Görsellerin iyileştirilmesi, dönüştürülmesi, ayrıştırılması ve otomatik analizi.
Özel ihtiyaçlara uyarlanabilen veri odaklı modeller ve araştırma geliştirme çalışmaları.
İnsan için bir nesneyi tanımak çoğu zaman anlık bir işlemdir. Bir bilgisayar içinse görüntüdeki renkleri, biçimleri ve ilişkileri çözümlemek ayrı bir mühendislik problemidir.
Bilgisayarlı görme; dijital görüntülerden, video dizilerinden veya görsel bilgi taşıyan sensör verilerinden anlamlı bilgi çıkaran bilgisayar bilimi alanıdır. Amaç yalnızca görüntüyü kaydetmek değil; içindeki nesneleri bulmak, ayırt etmek, sınıflandırmak ve sonuçlara dayanarak karar verebilmektir.
Örneğin bir kamera görüntüsünde bir yayanın nerede bulunduğunu saptamak, üretim hattındaki ürünü denetlemek ya da tıbbi görüntülerde belirli yapıları analiz etmek aynı temel sorunun farklı uygulamalarıdır: Görsel veriyi güvenilir bilgiye dönüştürmek.
Görüntüler çok yoğun bilgi içerir. Görüntüleme, örüntü tanıma, istatistik ve yapay zekâyı bir araya getiren yöntemler, bu bilgiyi arama, analiz ve otomasyon için kullanılabilir hale getirir.
Her projenin ihtiyacına göre şekillenen bilgisayarlı görme yaklaşımlarıyla farklı alanlarda değer üretmeyi hedefliyoruz.
Görüntü içerisindeki nesnelerin belirlenmesi, sınıflandırılması ve zaman içinde izlenmesi.
Görsel verideki farklılıkların ve belirlenen kriterlerin otomatik olarak değerlendirilmesi.
Video akışlarından hareket, değişim ve tekrar eden görsel örüntülerin incelenmesi.
* Yukarıdaki alanlar teknoloji yetkinliklerini ve olası kullanım senaryolarını temsil eder; belirli bir hazır ürün veya tamamlanmış proje iddiası değildir.
Mevcut DİSUN sitesinde ele alınan kullanım alanlarını, güncel ve anlaşılır bir düzende bir araya getirdik. Aşağıdaki başlıklar olası uygulama senaryolarıdır; tamamlanmış müşteri projesi olarak sunulmaz.
MR ve benzeri görüntülerden yapıların belirlenmesi, karşılaştırılması ve araştırmacılara yardımcı olabilecek görsel analizlerin geliştirilmesi.
Ürünlerin görüntüler üzerinden incelenmesi, belirgin kusurların veya farklılıkların tespitine yönelik otomatik denetim senaryoları.
Araç ve yaya algılama, görüntü tabanlı trafik analizi, sürüş destek sistemleri ve park alanlarına yönelik bilgisayarlı görme uygulamaları.
Görsel içerikleri yalnızca dosya adına göre değil, görüntünün taşıdığı özelliklere ve içerik benzerliğine göre arama ve eşleştirme.
Bir nesnenin farklı açılardan çekilmiş fotoğraflarından uzamsal özelliklerin çıkarılması ve üç boyutlu temsilinin oluşturulması.
Canlıların görsel özelliklerden sınıflandırılması; doğa gözlemlerinde ve araştırma arşivlerinde görüntü üzerinden tarama ve analiz.
Video akışlarında hareketin takibi, sahne değişimlerinin anlaşılması ve belirli nesne ya da olayların araştırılması.
Taranmış belgelerdeki alanları, düzeni ve görsel yapıyı değerlendiren yöntemlerle arşivleme ve bilgiye erişim süreçlerini destekleme.
Bilgisayarlı görmede analiz, görüntünün elde edilmesinden anlamlandırılmasına uzanan birkaç katmandan oluşur. Her uygulamada tüm aşamaların kullanılması gerekmez.
Kamera, sensör, tarayıcı veya görüntü arşivinden veri alınır. Girdi, renkli görüntü, video, ısıl görüntü ya da tıbbi görüntü olabilir.
IMAGE ACQUISITIONGürültü azaltma, kontrast düzenleme, eşikleme ve kenar belirleme gibi işlemlerle görüntü analiz için hazırlanır.
IMAGE PROCESSINGGörüntüdeki bölgeler ayrıştırılır; biçim, renk, doku veya başka karakteristik özellikler çıkarılır.
SEGMENTATION / FEATURESModeller ve kurallar yardımıyla nesneler ya da olaylar tanınır. Sonuçlar sınıflandırma, uyarı veya karar desteğine dönüşür.
RECOGNITION / DECISIONDİSUN, üniversitelerle iş birliği yaparak araştırma çalışmalarının uygulamaya dönüşmesini hedefler. TÜBİTAK destekli projelerde deneyim kazanmış kadrosuyla, problem analizi, prototipleme ve geliştirme süreçlerini birlikte ele alır.
Projenizi Anlatın ↗Veri kaynaklarını, hedefleri ve gerçek kullanım koşullarını değerlendiriyoruz.
Uygun görüntü işleme ve yapay zekâ yaklaşımlarını belirliyoruz.
Prototipleri test ediyor, geri bildirimle uygulamayı olgunlaştırıyoruz.
Bilgisayarlı görme uzmanlığımızın yanında, BIZdocs Elektronik Belge Yönetim Sistemi ile kurumların belge, elektronik imza ve iş akışı süreçlerinin dijitalleşmesine katkı sağlıyoruz.
DİSUN, bilgisayarlı görme (Computer Vision) alanında uzmanlaşmış bir yazılım firmasıdır. Sağlık ve reklamcılık başta olmak üzere farklı sektörlerde kullanılabilecek ürünler geliştirmeyi hedefler. Üniversitelerle yürüttüğü iş birlikleri sayesinde araştırma çıktılarının gerçek dünya uygulamalarına dönüşmesine önem verir. Ekibinin TÜBİTAK destekli projelerde edindiği deneyim, araştırma ve geliştirme yaklaşımını besler.
Birlikte çalışalım ↗