Bir videoya bakıp “Bu nesne ne kadar hızlı?” diye düşündüğünüz oldu mu? Otoyolda hızlanan bir araba, sprint atan bir sporcu ya da gece göğünde kayan bir cisim olabilir. Kamera kalibrasyonu yok, bilinen nesne boyutu yok, referans ölçüm yokken bunu çıkarmak CSI sahnesi gibi gelebilir.
İyi haber: Modern bilgisayarlı görme teknikleri ve biraz YZ ile sıradan videolardan şaşırtıcı derecede isabetli hız tahminleri elde edebiliriz.
Zorluk: Referans Olmadan Hız
Temelden gidelim: Hız = mesafe / zaman. Videoda zaman kolaydır—kare hızı. Mesafe ise zor kısım. Karedeki nesnelerin gerçek boyutunu bilmezken pikseli metreye nasıl çeviririz?
Ölçek için bilinen nesnelerden yararlanmak (araba, telefon vb.) klasik yöntemdir; ama sahnede tanınan bir nesne yoksa sorun değil. Yardımcı olacak ileri tekniklere geçelim.
Structure from Motion: 2B'den 3B'ye
Drone görüntülerinden 3B modeller çıktığını gördünüz mü? Bu, Structure from Motion (SfM) tekniğidir ve hız tahmininde güçlü bir araçtır.
SfM insan görmesine benzer: Farklı açılardan bakınca derinlik hissini oluşturursunuz. SfM de çoklu kareleri analiz ederek 3B sahneyi ve kamera hareketini çıkarır.
Hız hesabında şu şekilde kullanırız:
- Çerçeveler boyunca ayırt edici görsel özellikler bulunur
- Bu özelliklerin kareler arasındaki hareketi izlenir
- Geometri ile 3B çevre ve kamera pozisyonları kurulur
- Yeniden kurulan uzayda nesnelerin katettiği mesafe hesaplanır
SfM'in güzel yanı, sahne hakkında bütüncül uzamsal anlayış vermesidir. Sadece pikselleri değil, gerçeği yeniden kurarsınız.
Tek Gözlü Derinlik: YZ'nin Derinlik Algısı
YZ’nin tek bir kareye bakarak derinlik tahmini yapabildiğini söylesem? Bilim kurgu gibi gelse de tek gözlü derinlik tahmini tam olarak budur.
Bu ağlar, derinlik etiketli milyonlarca görüntüyle eğitilmiştir ve mesafe ipuçlarını (doku gradyanı, örtüşme, perspektif) yakalamayı öğrenir.
Hız tahmini için oldukça etkilidir:
- Her karede bir derinlik modeli (MiDaS, Monodepth2) çalıştırın
- İlgili nesneyi kareler arasında izleyin
- Tahmini derinliğinin zamana göre değişimini ölçün
- Kare hızını kullanarak hıza dönüştürün
Bu teknikle belgesel görüntülerinde vahşi yaşam hareketlerini analiz ettiğimde, doğal davranışa müdahale etmeden av hızlarını ölçebildik.
Hangi Yaklaşım Ne Zaman?
Her iki yöntemin de güçlü olduğu senaryolar var. Deneyimim:
SfM en iyi şu durumlarda:
- Your scene has plenty of distinctive visual features
- The camera is moving (or multiple viewpoints are available)
- You need a complete 3D understanding of the environment
Tek Gözlü Derinlik ideal olduğunda:
- The video quality isn't perfect (perhaps blurry or low-resolution)
- You need frame-by-frame distance estimates
- The scene lacks texture or distinctive features
Favorim: İkisini birleştirmek. SfM'in yapısal anlayışı ile derinlik modelinin kare bazlı içgörülerini harmanlayarak sınırlamaları aşan bir hibrit sistem kurabilirsiniz.
Pratik Uygulama İpuçları
Kendiniz denemek isterseniz başlangıç noktaları:
- SfM için: COLMAP güçlü bir açık kaynak pakettir.
- Derinlik için: MiDaS, PyTorch ile kolay erişilebilir ve hızlıdır.
- Nesne izleme için: YOLOv8 + DeepSORT ikilisi oldukça başarılıdır.
Mutlaka hızını bildiğiniz bir test video ile başlayın (örneğin hız göstergesiyle çekim). Yönteminizi kalibre etmenizi sağlar.
Gerçek Dünya Kullanımları
Bu teknikler yalnızca akademik değil, pratikte de yoğun kullanılıyor:
- Pahalı radar gerektirmeyen trafik izleme
- Spor analizleri ve performans takibi
- Müdahalesiz vahşi yaşam araştırmaları
- Otonom araç geliştirme
- Adli video analizi
Özellikle çevresel uygulamalar heyecan verici: Doğal davranışı bozmadan hareket kalıplarını incelemek koruma çalışmalarında devrimdir.
Kapanış
Ön bilgi olmadan videodan hız tahmini artık bilim kurgu değil, bilimsel gerçektir. İster SfM ile 3B yeniden kurulum, ister derinlik ağları ile kare bazlı yaklaşım; hepsi güçlü araçlar.
En güzel yanı: Araçların çoğu açık kaynak ve temel programlama bilgisi ile ulaşılabilir.
Bu teknikleri hangi senaryoda kullanırdınız? Fikirlerinizi ve sorularınızı yorumlarda duymak isterim. Bir sonraki yazıda Python ile örnek bir uygulamayı adım adım paylaşacağım.