Görüntü İşleme arşivleri - Sayfa 3 / 3 - INFODIF
2
archive,paged,category,category-goruntu-isleme,category-2,paged-3,category-paged-3,ajax_fade,page_not_loaded,,side_area_uncovered_from_content,qode-theme-ver-16.8,qode-theme-bridge,qode_header_in_grid,wpb-js-composer js-comp-ver-5.5.2,vc_responsive

Görüntü İşleme

Hacettepe Üniversitesi Teknoparkı bünyesinde, görüntüleme sektöründe tecrübeli genç araştırmacıların kurduğu InfoDif firması, "Sınır ihlalleri ve medikal görüntüleme"  projelerinde geliştirdiği yeni nesil çözümlerle göz dolduruyor.

Firmanın geliştirdiği yapay zekalı yeni yazılım, çok uzak mesafeden tehdidi algılamayı mümkün kılarken, kamufle olmuş ve neredeyse hareketsiz tehditleri bile algılayabilme özelliği gösteriyor.

Yazılım, saniyede 100 çerçeve işleyebilen, kar, sis gibi doğa olaylarını görüntüden temizleme özelliğiyle yurt dışındaki rakiplerine üstünlük sağlıyor. İşlemci teknolojilerinin önde gelen firmalarından Intel`in desteklediği InfoDif, medikal görüntülemede dünyanın en büyük firmalarıyla da rekabete hazırlanıyor.

InfoDif firması Genel Müdürü Kerem Çalışkan, iki yıl önce kurulan firmalarının medikal görüntüleme ve savunma sektörü için gözetleme ve gözlemleme alanlarında faaliyetler yürüttüğünü anlattı.

Yeni bir firma olmalarına karşın çalışanların 10 yılın üzerinde sektörel deneyimleri ve devam eden akademik çalışmalarının bulunduğunu dile getiren Çalışkan, firmanın Ar-Ge faaliyetlerinin Intel firmasınca desteklendiğini söyledi.

Görüntü işleme yazılımlarının geliştirilmesi aşamasında konusunda uzman pek çok akademisyenden de destek aldıklarını ifade eden Çalışkan, "Bu nedenle geliştirdikleri yazılımın piyasadaki görüntü işleme yazılımlarına göre 5 kata varan hız farkı ortaya koyduğunu" belirtti.

Kemal Doğuş TÜRKAY -MS Student - Medical Informatics METU - kdturkay@infodif.com

Kerem CALIŞKAN -PhD Student - Medical Informatics METU - kcaliskan@infodif.com

Abstract

A Human Machine Interface (HMI) system that is capable of tracking eyes and putting augmented images/scenes following the gaze in the scene is implemented. The system works with an infrared camera connected to a frame grabber. The streaming data captured from the camera is then processed and gaze coordinates are found. This system will be fundamentally an augmented reality (AR) system and provide us the combination of real-world and computer-generated data produced via eye tracking. The computer generated objects will be placed on real world data by considering the point of gaze. Basis of this application especially tracking part can be used for many projects leading to new scenarios and innovations in the era. So the implementation will be in a modular style for further compliance.