← Tüm ProjelerYapay Zekâ
Drone Araç Tespit ve Takip Sistemi
YOLOv8 ve DeepSort algoritmaları ile drone görüntülerinden gerçek zamanlı araç tespiti ve trafik yoğunluğu analizi.
PythonYOLOv8DeepSortFastAPIOpenCVPyTorch
❓
Problem
Drone görüntülerinden trafik yoğunluğu analizi ve araç sayımının manuel yapılmasının zorluğu ve zaman kaybı.
🎯
Hedefler
- Gerçek zamanlı araç tespiti ve takibi
- Yön bazlı trafik yoğunluğu hesaplama
- Drone yüksekliğine göre otomatik ölçekleme
- Web tabanlı kullanıcı dostu arayüz
💡
Çözüm
- YOLOv8 Detection: Özel eğitilmiş model ile yüksek doğrulukta araç tespiti.
- DeepSort Tracking: Araçların frame'ler arası takibi ve yön tespiti.
- FastAPI Backend: Video işleme ve sonuç sunumu için RESTful API.
- Altitude Scaling: Drone yüksekliğine göre otomatik alan ve yoğunluk hesaplama.
✓
Sonuç
Havadan çekilen görüntülerde %95+ doğrulukla araç tespiti yapan, trafik yoğunluğu analizi sunan akıllı sistem.
Kullanılan Teknolojiler
Python
YOLOv8
DeepSort
FastAPI
OpenCV
PyTorch
🛠️ Kurulum Rehberi
Bu projeyi kendi bilgisayarınızda çalıştırmak için aşağıdaki adımları izleyin:
- 1GitHub repository'yi klonlayın: git clone https://github.com/aniltalhab/VehicleDetection
- 2Proje dizinine gidin: cd VehicleDetection
- 3Virtual environment oluşturun: python -m venv venv
- 4Virtual environment'ı aktifleştirin: source venv/bin/activate (Linux/Mac) veya venv\Scripts\activate (Windows)
- 5Bağımlılıkları yükleyin: pip install -r requirements.txt
- 6Model dosyasını (.pt) models/ klasörüne yerleştirin
- 7Uygulamayı çalıştırın: uvicorn app:app --reload
Benzer bir proje mi düşünüyorsunuz?
Size özel çözüm önerisi için iletişime geçin.