YOLO Tabanlı Doluluk Analizi

Proje Hakkında

Bu proje, bilgisayarlı görü (Computer Vision) tekniklerini kullanarak belirli bir alandaki insan yoğunluğunu gerçek zamanlı olarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. YOLOv8 (You Only Look Once) algoritması kullanılarak geliştirilen sistem, güvenlik kameraları veya web kameralarından alınan görüntüleri işleyerek ortamdaki kişi sayısını tespit eder ve bu verileri zaman damgasıyla birlikte kaydeder.

Nasıl Çalışır?

1. Görüntü Alma: Sistem, bağlı olan kameradan anlık görüntü akışını alır.
2. Nesne Tespiti: YOLOv8 modeli, her bir kareyi analiz eder ve "insan" sınıfına ait nesneleri belirler.
3. Sayım ve Kayıt: Tespit edilen kişi sayısı hesaplanır ve anlık olarak ekranda gösterilir. Aynı zamanda bu veriler occupancy_log.csv dosyasına kaydedilir.
4. Görselleştirme: Kaydedilen veriler, bu web sayfasında gördüğünüz gibi grafiklere dönüştürülerek doluluk oranlarının zaman içindeki değişimi analiz edilir.

Kullanılan Teknolojiler

• Python: Ana programlama dili.
• Ultralytics YOLOv8: Nesne tespiti için kullanılan son teknoloji derin öğrenme modeli.
• OpenCV: Görüntü işleme ve kamera akışı yönetimi.
• Pandas & Matplotlib: Veri analizi ve grafik oluşturma (Python tarafında).
• Chart.js: Web arayüzünde verilerin interaktif olarak görselleştirilmesi.