bu proje için çalışıyorum ama ögrenicek şeyler var daha örneğin lora yada uwb gibi sizlerin bu konudaki uzmanlığına güvenerek ben bir python proje dosyası hazırladım bir kaç kodda yazdım bunun için nesne tanımada hazır modül kullanıcam yeniden eğitmeye gerek olmadan çatal bıçak bile tanıyor bu modül
coco_ssdV2 diye geçiyor tensorflow ile yapılmış
millet gpt ye kod yazdırır ben kodları gpt ye yazıyom
programın mantığı
@taydin ın yazdıgı gibi yanlışım varsa düzeltin lütfen otonom kullanıcıdan giriş beklemeden
dosya hiyerarşisi
DroneProjesi/
|-- nesne_tanima_modeli/
| |-- egitilmis_model/
| | |-- saved_model.pb
| | |-- variables/
| |-- etiket_haritasi.pbtxt
|-- drone_kontrolcu/
| |-- __init__.py
| |-- drone_kontrolcu.py
|-- yardimci_moduller/
| |-- __init__.py
| |-- nesne_tanima_yardimci_modulu.py
|-- ana_program.py
|-- requirements.txt
çalışma mantığı:
Kamera Girişi:
Tarlayı gözleyen bir kameradan gelen görüntülerin alınması.
Nesne Tanıma:
Nesne tanıma modeli (TensorFlow SavedModel formatında) kullanılarak kameradan alınan görüntülerdeki nesnelerin tespit edilmesi.
Bu aşamada, özellikle kargaların tespit edilmesi hedeflenir.
Koordinatların Belirlenmesi:
Nesne tanıma sonuçlarından karganın konum bilgilerinin çıkartılması.
Drone Kontrolü:
Drone kontrolcüsü aracılığıyla belirlenen karganın konumuna yönlendirilmesi.
Drone'un belirli bir strateji ile kargayı korkutması.
Görüntü Gösterme ve Sürekli İşlem:
Nesne tanıma sonuçlarının işlendiği ve drone kontrolünün yapıldığı kısımlarla birlikte görüntülerin ekranda gösterilmesi.
