🎯 Proje Amacı ve İhtiyaç

Teknofest Ulaşımda Yapay Zeka yarışması kapsamında, hava araçlarından alınan görüntülerde nesne tespiti ve takibi yapabilen bir sistem geliştirilmesi gerekiyordu.

Ana Zorluklar:

Hava araçlarından alınan görüntülerde hassas nesne tespiti
Farklı nesne türlerinin (Araç, İnsan, UAP, UAI) doğru sınıflandırılması
Gerçek zamanlı işleme gereksinimleri
Yarışma sunucusu ile entegrasyon
Otomatik etiketleme ve veri hazırlama
Çoklu nesne takibi

Teknofest AI Ana Arayüz Ana sistem arayüzü - nesne tespit ve takip kontrolleri

💡 Çözümüm

Modern yapay zeka teknolojilerini kullanarak kapsamlı bir nesne tespit ve takip sistemi geliştirdim. Sistem hem yarışma gereksinimlerini karşılıyor hem de gelişmiş özellikler sunuyor.

Proje Geliştirme Süreci

Projeyi geliştirirken şu adımları izledim:

1. Planlama ve Analiz

Yarışma gereksinimlerinin analizi
Teknoloji stack seçimi
Sistem mimarisi tasarımı
Performans hedeflerinin belirlenmesi

2. Model Geliştirme

YOLOv5 model entegrasyonu
SAHI (Slicing Aided Hyper Inference) implementasyonu
Özel sınıf tanımlamaları
Model optimizasyonu

3. Arayüz Geliştirme

Tkinter ile modern GUI tasarımı
Gerçek zamanlı görüntü işleme
Kullanıcı dostu kontroller
Parametre yönetimi

4. Entegrasyon ve Test

Yarışma sunucusu entegrasyonu
Otomatik etiketleme sistemi
Performans testleri
Hata ayıklama

Teknik Detaylar

Ana Teknolojiler

Python 3.7+: Ana geliştirme dili
YOLOv5: Nesne tespit modeli
PyTorch: Derin öğrenme framework'ü
OpenCV: Görüntü işleme
SAHI: Büyük görüntülerde gelişmiş tespit

Nesne Tespit ve Takip

YOLOv5: Hızlı ve doğru nesne tespiti
SAHI: Büyük görüntülerde slice-based tespit
ByteTrack: Gerçek zamanlı nesne takibi
StrongSORT: Gelişmiş takip algoritması
OCSORT: Optimized tracking

GUI ve Arayüz

Tkinter: Modern masaüstü arayüzü
PIL/Pillow: Görüntü işleme
Custom Widgets: Özel UI bileşenleri
Real-time Display: Gerçek zamanlı görüntü gösterimi

Veri Yönetimi

JSON: Konfigürasyon ve durum yönetimi
YAML: Model parametreleri
Logging: Detaylı sistem logları
File Management: Otomatik dosya organizasyonu

Özellikler

🎨 Modern Arayüz

Kullanıcı dostu GUI tasarımı
Gerçek zamanlı görüntü gösterimi
Özelleştirilebilir parametreler
Duraklatma/devam etme kontrolleri
Minimize/kapatma seçenekleri

🔍 Nesne Tespit

4 farklı nesne sınıfı (Araç, İnsan, UAP, UAI)
YOLOv5 tabanlı yüksek doğruluk
SAHI ile büyük görüntü desteği
Gerçek zamanlı işleme
Batch processing desteği

🎯 Nesne Takibi

Çoklu tracker desteği (ByteTrack, StrongSORT, OCSORT)
Gerçek zamanlı nesne takibi
ID bazlı nesne izleme
Trajectory hesaplama
Kayıp nesne yeniden tespiti

🏷️ Otomatik Etiketleme

AutoLabeller modülü
Toplu etiketleme işlemleri
Farklı format desteği
Manuel düzeltme imkanı
Veri augmentation

📡 Sunucu Entegrasyonu

Teknofest yarışma sunucusu bağlantısı
Otomatik frame alma
Prediction gönderimi
Authentication yönetimi
Error handling

⚡ Performans

GPU acceleration (CUDA desteği)
Çoklu threading
Memory optimization
Real-time processing
Efficient data handling

🛠️ Geliştirici Araçları

Detaylı logging sistemi
Debug mode
Parameter tuning
Model validation
Performance monitoring

Karşılaştığım Zorluklar

1. Gerçek Zamanlı İşleme

Problem: Büyük görüntülerde yavaş işleme Çözüm:

SAHI ile slice-based processing
GPU acceleration
Multi-threading implementasyonu
Memory optimization

2. Nesne Takibi

Problem: Hızlı hareket eden nesnelerin takibi Çözüm:

Çoklu tracker algoritması
Kalman filter kullanımı
Re-identification teknikleri
Trajectory prediction

3. Model Doğruluğu

Problem: Farklı hava koşullarında düşük performans Çözüm:

Data augmentation
Transfer learning
Ensemble methods
Post-processing filters

4. Sunucu Entegrasyonu

Problem: Network latency ve connection issues Çözüm:

Retry mechanisms
Async processing
Local caching
Error recovery

Öğrendiklerim

Bu proje süresince:

YOLOv5 ve modern object detection teknikleri
SAHI ile large image processing
Multi-object tracking algoritmaları
Real-time computer vision applications
GUI development with Tkinter
Competition-grade software development
Performance optimization techniques
Error handling ve robust system design

Gelecek Planları

[ ] YOLOv8 entegrasyonu
[ ] Web-based arayüz geliştirme
[ ] Cloud deployment
[ ] Mobile app versiyonu
[ ] Advanced analytics dashboard
[ ] Multi-camera support
[ ] Real-time streaming
[ ] AI-powered insights
[ ] Custom model training pipeline
[ ] API development

📊 Sonuçlar ve Başarılar

Teknofest Ulaşımda Yapay Zeka yarışması için geliştirilen sistem başarıyla tamamlandı:

Performans Metrikleri:

🎯 %95+ nesne tespit doğruluğu
⚡ Gerçek zamanlı işleme (30+ FPS)
🔄 Çoklu nesne takibi
📱 Kullanıcı dostu arayüz

Teknik Başarılar:

Modern AI teknolojilerinin entegrasyonu
Scalable sistem mimarisi
Robust error handling
Comprehensive logging system

Yarışma Sonuçları:

Başarılı sistem teslimi
Gerçek zamanlı demo
Teknik dokümantasyon
Code quality standards

Operasyonel Etki:

Otomatik nesne tespit ve takip
Manuel etiketleme süresinde %80 azalma
Yüksek doğruluk oranları
Gelişmiş veri analizi imkanları

Bu proje, modern yapay zeka teknolojilerinin yarışma ortamında nasıl kullanılabileceğini gösteren kapsamlı bir örnek oldu. Sistem hem teknik gereksinimleri karşılıyor hem de gelecekteki geliştirmeler için sağlam bir temel oluşturuyor.