Pazar Analizi

Küresel yapay zeka tabanlı görüntü işleme yazılım pazarının 2023 yılında yaklaşık 10 milyar ABD doları olması ve 2024-2028 döneminde %20 yıllık bileşik büyüme oranıyla büyümesi bekleniyor. Bu büyümeyi derin öğrenme, bilgisayarla görme ve uç bilişim gibi teknolojik trendler destekliyor. Türkiye’de ise bu pazarın 2023’te yaklaşık 50 milyon ABD doları olduğu ve %15-20 arasında bir yıllık bileşik büyüme oranıyla özellikle güvenlik, sağlık, perakende, otomotiv ve imalat sektörlerinde gelişim göstermesi öngörülüyor.

Neden Yatırım Yapmalıyız

Yüksek Büyüme Potansiyeli: 2023 yılında küresel pazar büyüklüğünün 10 milyar ABD doları olduğu tahmin edilmekte ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %20 seviyesinde olması beklenmektedir.

Çeşitli Uygulama Alanları: Görüntü işleme yazılımları, çeşitli sektörlerdeki farklı sorunları çözmek için kullanılabilir. Örneğin:

Sağlık: Tıbbi görüntüleme ve hastalık teşhisi.

Güvenlik: Yüz tanıma ve gözetim sistemleri.

Otomotiv: Otonom araçlar ve sürücü destek sistemleri.

Perakende: Müşteri davranış analizi ve stok yönetimi

Yatırım Getirisi (ROI) Potansiyeli:Yapay zeka ve görüntü işleme alanlarında yapılan yatırımlar, doğru stratejilerle hızla büyüyen piyasa taleplerini karşılayarak yüksek getiri potansiyeline sahiptir. Bu da yatırımcılar için güçlü bir ROI beklentisi yaratır.

Teknolojik Rekabet Avantajı: Yapay zeka ve derin öğrenme gibi ileri teknolojiler kullanarak, görüntü işleme çözümleri daha hızlı, doğru ve maliyet etkin hale getirilebilir. Bu tür teknolojilere yatırım yapmak, firmayı rakiplerine göre avantajlı konuma getirir.

Görüntü İşleme Arkasındaki Teknik Bilgi

Yapay zeka tabanlı görüntü işleme süreci, dijital görüntülerin analiz edilip işlenmesi için çeşitli algoritmaların uygulanmasını içerir. İşlem, aşağıdaki adımlardan oluşur:

**Görüntü Elde Etme:** Dijital görüntülerin farklı kaynaklardan alınması.
**Ön İşleme:** Görüntülerin temizlenmesi, boyutlandırılması ve normalizasyonu gibi işlemlerle analiz için hazırlanması.
**Özellik Çıkarma:** Görüntüden anlamlı özelliklerin (kenar, köşe, nesne vb.) tespit edilmesi.
**Derin Öğrenme Kullanımı:** Evrişimli sinir ağları (CNN) gibi modellerle görüntüdeki özelliklerin öğrenilmesi ve tanınması.
**Nesne Tespiti ve Sınıflandırma:** YOLO ve Faster R-CNN gibi algoritmalarla görüntüdeki nesnelerin tanımlanması.
**Sonuç Çıkarma ve Karar Verme:** Modelin yeni görüntüler üzerinde tahmin ve sınıflandırma yapması.
**Model İyileştirme:** Performansı artırmak için modelin sürekli olarak güncellenmesi ve iyileştirilmesi.

Bu süreç, görüntü işleme teknolojilerinin daha hızlı, doğru ve esnek hale gelmesini sağlar.