I-MOM

Toplanan yeni görseller ile oluşturulan veri seti eğitim için bulut sistemine aktarıldı ve eğitim başlatıldı.

Eklenen görseller ile başlatılmış olan model eğitimi devam ettirilip 500 adımlık eğitim süreci tamamlandı ve rest için %83 stand için %83 lük bir başarıma erişildi. Hala eklenmekte olan görseller ile model performansı arttırılacaktır hedef olarak %90 belirlenmiştir.

Raspberry Pi 5 üzerinde çalışan görüntü işleme sistemimizin performansını artırmak amacıyla PyTorch tabanlı modelimiz farklı formatlara (ONNX, TFLite, OpenVINO) dönüştürülerek test edilmiştir. Bu süreçte AI hızlandırıcı kit ile uyumlu formatlar değerlendirilmiş ve OpenVINO modeli yaklaşık %20 FPS artışı ile en başarılı sonuçları vermiştir. Ancak, track() fonksiyonunu içeren takip modülü bu alternatif formatlarla stabil çalışmadığı için nesne ID sürekliliğinde sorunlar yaşanmış, bu da sistemin güvenilirliğini etkilemiştir. Bu nedenle, performans avantajına rağmen anlık kullanımda takip doğruluğu kritik olduğundan, mevcut süreçte PyTorch modeli ile devam edilmesine karar verilmiş, OpenVINO modelinin AI kit ile birlikte sonraki aşamada tekrar test edilerek entegrasyonunun değerlendirilmesi planlanmıştır.