Hareket algılama (İngilizce: Motion Detection), bir video veya sensör verisi akışındaki değişiklikleri algılayan ve bu değişiklikleri hareket olarak yorumlayan bir teknolojidir. Bu teknoloji, güvenlik sistemlerinden otomatik aydınlatma sistemlerine kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır.
Hareket algılama, temelde bir ortamdaki değişiklikleri izleme ve bu değişikliklerin belirli bir eşiği aşması durumunda hareketi tetikleme prensibine dayanır. Bu değişiklikler, görsel veride (örneğin, bir kameranın gördüğü görüntüdeki piksellerin değişimi) veya fiziksel sensör verisinde (örneğin, bir PIR sensörü'nün algıladığı kızılötesi radyasyon değişimi) meydana gelebilir.
Hareket algılama için çeşitli teknikler mevcuttur. Her tekniğin kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır ve uygulama gereksinimlerine göre farklı teknikler tercih edilebilir.
Arka Plan Çıkarma (Background Subtraction), bir video akışındaki hareketi algılamak için yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, mevcut çerçeveyi önceden belirlenmiş bir arka plan modeliyle karşılaştırarak hareketli nesneleri tespit eder. Arka plan modeli, zamanla değişen aydınlatma koşullarına ve küçük arka plan değişikliklerine uyum sağlayacak şekilde güncellenir.
Optik Akış (Optical Flow), bir video sekansındaki nesnelerin veya piksellerin görünen hareketini tahmin etme yöntemidir. Bu teknik, ardışık çerçevelerdeki piksellerin hareketi analiz edilerek hareketli nesnelerin tespiti ve takibi için kullanılır.
Çerçeve Farklılaştırma (Frame Differencing), ardışık video çerçeveleri arasındaki farkları analiz ederek hareketi algılayan basit bir tekniktir. İki çerçeve arasındaki piksel değerlerindeki farklar belirli bir eşiği aşarsa, hareket algılanır.
Makine Öğrenimi (Machine Learning), özellikle derin öğrenme algoritmaları, hareket algılama alanında giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu algoritmalar, büyük miktarda veri üzerinde eğitilerek daha karmaşık ve güvenilir hareket algılama sistemleri oluşturulmasını sağlar.
Hareket algılama, çok çeşitli alanlarda uygulama alanı bulmaktadır.
Güvenlik Sistemleri, hırsızlık, izinsiz giriş gibi olayları tespit etmek ve alarm vermek için hareket algılama teknolojisini kullanır. Güvenlik kameraları, hareket algıladığında kayıt yapmaya başlar ve kullanıcıya bildirim gönderir.
Akıllı Ev Sistemleri, aydınlatma, ısıtma ve havalandırma gibi cihazları otomatik olarak kontrol etmek için hareket algılama kullanır. Örneğin, bir odada hareket algılandığında ışıklar otomatik olarak yanar.
Otomotiv sektöründe, sürücü destek sistemlerinde (ADAS) ve otonom sürüş teknolojilerinde hareket algılama kullanılır. Yaya algılama, şerit takip asistanı ve çarpışma önleme sistemleri gibi özellikler hareket algılama teknolojisine dayanır.
Robotik uygulamalarda, robotların çevrelerini algılaması ve hareketli nesnelerle etkileşim kurması için hareket algılama kullanılır.
Sağlık sektöründe, hasta takibi, düşme tespiti ve rehabilitasyon gibi uygulamalarda hareket algılama kullanılır. Özellikle Yaşlı Bakımı için önemli bir teknolojidir.
Perakende sektöründe, müşteri davranışlarını analiz etmek, mağaza düzenini optimize etmek ve kuyruk yönetimini iyileştirmek için hareket algılama kullanılır.
Hareket algılama için çeşitli sensörler kullanılmaktadır.
PIR Sensörleri (Passive Infrared Sensors), ortamdaki kızılötesi radyasyonu algılayarak hareket tespiti yapar. İnsanların ve hayvanların yaydığı ısıyı algılayarak çalışırlar.
Mikrodalga Sensörleri, mikrodalga sinyalleri yayarak ve yansıyan sinyalleri analiz ederek hareket tespiti yapar.
Ultrasonik Sensörler, ses dalgaları yayarak ve yansıyan dalgaları analiz ederek hareket tespiti yapar.
Kamera Tabanlı Sensörler, video analizi yaparak hareket tespiti yapar. Yukarıda bahsedilen arka plan çıkarma, optik akış gibi teknikler bu sensörlerde kullanılır.
Avantajları:
Dezavantajları: