M.SAVAŞ Video Analiz Sistemi

Gelişmiş AI destekli video analiz ve insan tespiti sistemi

🚀 Özellikler

• Ultra Performans Modu: GPU destekli hızlı analiz
• Gelişmiş İnsan Tespiti: YOLO v8 tabanlı hassas tespit
• Çoklu Rapor Formatı: Excel, Word ve grafik raporları
• Profesyonel Arayüz: Modern PyQt5 GUI
• Batch İşlem: Çoklu video analizi
• Gerçek Zamanlı İzleme: Canlı video görüntüleme

📋 Sistem Gereksinimleri

• Python: 3.8 veya üzeri
• İşletim Sistemi: Windows 10/11, macOS, Linux
• RAM: Minimum 8GB (16GB önerilir)
• GPU: CUDA uyumlu GPU (opsiyonel, performans için)
• Disk: 2GB boş alan

🛠️ Kurulum

Windows

1. Python Kurulumu

   # Python 3.8+ yükleyin: https://python.org/downloads/

2. Proje Klasörünü İndirin

   git clone <repo-url>
   cd "m.savas analiz"

3. Sanal Ortam Oluşturun

   python -m venv venv
   venv\Scripts\activate

4. Bağımlılıkları Yükleyin

   pip install -r requirements.txt

macOS / Linux

1. Python Kurulumu

   # macOS için Homebrew ile:
   brew install python3
   
   # Ubuntu/Debian için:
   sudo apt-get install python3 python3-pip

2. Proje Klasörünü İndirin

   git clone <repo-url>
   cd "m.savas analiz"

3. Sanal Ortam Oluşturun

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate

4. Bağımlılıkları Yükleyin

   pip install -r requirements.txt

🎯 Kullanım

Temel Çalıştırma

# Windows
python analiz.py

# macOS/Linux
python3 analiz.py

Hızlı Başlangıç

1. Programı Başlatın
2. Video Yükleyin: "Video Yükle" butonuna tıklayın
3. Hassasiyet Seçin: ULTRA MAX önerilir
4. Analizi Başlatın: "Analizi Başlat" butonuna tıklayın
5. Rapor Oluşturun: Analiz tamamlandıktan sonra rapor butonlarını kullanın

📊 Rapor Türleri

Excel Raporu (.xlsx)

• Detaylı tespit tablosu
• Zaman serisi grafikleri
• İstatistiksel özetler
• Pasta grafikleri

Word Raporu (.docx)

• Profesyonel rapor formatı
• Görsellerle desteklenen analiz
• Özet ve öneriler

Grafik Raporları (.png)

• Zaman çizelgesi
• Radar grafikleri
• Isı haritaları
• Dashboard görünümleri

🔧 Gelişmiş Ayarlar

Hassasiyet Seviyeleri

• DÜŞÜK: Temel tespit, hızlı işlem
• ORTA: Dengeli performans
• YÜKSEK: Hassas tespit
• ULTRA MAX: En hassas mod (önerilir)

GPU Desteği

CUDA uyumlu GPU varsa otomatik olarak aktif olur. CPU modu da desteklenir.

🐛 Sorun Giderme

Yaygın Sorunlar

1. ModuleNotFoundError

   pip install -r requirements.txt

2. CUDA Hatası

   # CPU moduna geçiş
   pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

3. PyQt5 Hatası

   # Linux için ek paketler
   sudo apt-get install python3-pyqt5

Performans İyileştirme

• GPU Kullanımı: CUDA yükleyin
• RAM Optimizasyonu: Büyük videolar için parçalara bölerek analiz
• Disk Alanı: Temp dosyaları temizleyin

📝 Lisans

Bu proje MIT lisansı altında dağıtılmaktadır.

🤝 Katkıda Bulunma

1. Fork edin
2. Feature branch oluşturun
3. Commit yapın
4. Push edin
5. Pull request oluşturun

📞 Destek

• GitHub Issues: Sorunlar ve öneriler için
• Email: Teknik destek için

🏆 Yazarlar

• M.SAVAŞ: Ana geliştirici
• AI Assistant: Geliştirme desteği

---

Not: Bu sistem gelişmiş AI teknolojileri kullanmaktadır. En iyi performans için GPU destekli sistem önerilir.