Radar Standby Tespiti

Bu proje, radar görüntülerinden "Standby" durumunun açık veya kapalı olduğunu tespit eden hibrit bir Java-Python uygulamasıdır. Görüntü işleme ve OCR işlemleri için Python (YOLO26-nano + EasyOCR) kullanılırken, genel akış kontrolü ve dosya yönetimi Java üzerinden sağlanmaktadır.

Özellikler

• YOLOv26 kullanarak görüntüdeki ilgili alanları tespit etme ve maskeleme.
• EasyOCR ile maskelenmiş alanlardaki metinleri okuma.
• "STANDBY OFF" veya "TX OFF" gibi metinleri algılayarak durum raporlama.
• Tespit sonuçlarına göre görüntüleri otomatik olarak ilgili klasörlere (true/false) arşivleme.

Gereksinimler

Bu projeyi çalıştırmak için sisteminizde aşağıdaki yazılımların yüklü olması gerekir:

• Java Development Kit (JDK) 8 veya üzeri
• Python 3.11 (Kod içerisinde Python yolu python3.11 olarak yapılandırılmıştır)
• Gerekli Python kütüphaneleri

Kurulum

1. Projeyi bilgisayarınıza indirin.

2. Gerekli Python kütüphanelerini yükleyin. python klasörü içerisindeki requirements.txt dosyasını kullanabilirsiniz:

   pip install -r python/requirements.txt

3. python klasörü içerisinde model.pt (YOLO modeli) dosyasının bulunduğundan emin olun.

Kullanım

Proje iki modda çalışabilir: Test modu veya tekli dosya modu. Varsayılan olarak test modunda çalışacak şekilde ayarlanmıştır.

1. İşlenmesini istediğiniz radar görüntülerini proje ana dizinindeki test klasörüne kopyalayın.
2. src/Main.java dosyasını derleyin ve çalıştırın.

Program test klasöründeki .jpg ve .png uzantılı dosyaları sırasıyla işleyecektir. Her bir görüntü için Python betiği çağrılır ve sonuç terminale yazdırılır.

Sonuçların Sınıflandırılması

İşlenen görüntüler analiz sonucuna göre radar_dataset/training_data/ dizini altında aşağıdaki alt klasörlere taşınır:

• true: Standby durumu tespit edilenler.
• false: Standby durumu tespit edilemeyenler (Kapalı).
• failed_detections: Nesne tespiti yapılamayan veya hata alınan görüntüler.

Proje Yapısı

• src/: Java kaynak kodlarını içerir (Main.java, StandByDetection.java).
• python/: Görüntü işleme mantığını barındıran main.py, YOLO modeli (model.pt) ve bağımlılık listesini içerir.
• radar_dataset/: Eğitim verilerinin ve işlenmiş görüntülerin saklandığı dizindir.
• test/: Test amaçlı görüntülerin konulduğu giriş klasörüdür.