Sinyal, görüntü ve video işleme, kodlama, iletim, bilgisayarla görme ve görüntü tanıma konularında, bütünleşik yaklaşımlar geliştiren bir firmadır.

1. 1

2. 2
İçerikİçerik
 Vizyon-Misyon
 Motivasyon
 Parana Vision’a Rekabet Avantajı Sağlayan Kriterler
 Uygulamalar
 Projeler

3. 3
MisyonMisyon
Sinyal, görüntü ve video işleme, kodlama, iletim, bilgisayarla görme ve örüntü tanıma
konularında, bütünleşik yaklaşımlar geliştiren, ulusal ve uluslararası düzeyde öncü,
önalan, etkin ve söz sahibi bir şirket olmak.

4. 4
VizyonVizyon
 Yazılım ve donanım bileşenlerini birlikte sunan özgün çözümler
üreterek hem yurtiçi hem yurtdışı ihtiyaç sahiplerinin birinci tercihi
olmak,
 Yeni fikirler üreterek teknolojinin gelişmesine katkı sağlamak ve
toplumun yaşam standardına katkıda bulunmak,
 Ülkemizde kaynakların verimli kullanılmasını ve ileriye yönelik teknoloji
birikiminin oluşmasını sağlamak,
 Üniversite ve özel sektörün yeteneklerini birleştirmek,
 Müşterilere yeni teknolojileri içeren kişisel çözüm önerileri sağlamak.

5. 5
MotivasyonMotivasyon
 Görüntü ve video işleme konularında özgün ürünler geliştirebilen
ulusal orta ölçekli şirketlerin olmaması
 Piyasada görüntü ve video işleme konularında çok farklı uygulama
alanlarında ürünlere ihtiyaç duyulması
 Güvenlik ve savunma uygulamalarında ulusal çözümlerin önem
kazanması
 Teknolojinin devamlı gelişiyor olması, ürün geliştirirken teknolojiyi de
yakından takip edebilecek bir yapıya ihtiyaç duyulması

6. 6
Genel Değerlendirme
 Özgün ürünler geliştirmeyi hedefleyen yerli bir Ar-Ge şirketidir.
Güçlü yanları
 Teknolojik altyapısı güçlüdür.
 Kişiye özel ürün geliştirme ve geliştirilen ürünlerin zaman içinde
değişen ihtiyaçlara göre şekilllendirmede yeteneklidir.
 Hem yazılım hem de donanım tasarımı konularında çalışarak entegre
ürün sunma becerisine sahiptir.
 Geliştirdiği sistemlerde özgün yöntemler kullanmaktadır.
 Ürün geliştirmede kaliteye önem vermektedir.
Parana Vision’a Rekabet Avantajı SağlayanParana Vision’a Rekabet Avantajı Sağlayan
KriterlerKriterler

7. 7
Parana Vision’a Rekabet Avantajı Sağlayan KriterlerParana Vision’a Rekabet Avantajı Sağlayan Kriterler
 Özgün ürünler üretmek
 Orijinal fikirler ile yeni ürünler üretmek
 Teknolojiyi yakından takip edebilme becerisine sahip olmak
 Sağlam bir teknolojik altyapıya sahip olmak
 Farklı sektörlerdeki firmalarla ilişkide bulunmak
 Yazılım ve donanım bileşenlerini birlikte sunabilmek
 Profesyonel bir bakış açısına sahip olmak
 Ürünlerin sürekliliğini ve gelişimini sağlamayı hedeflemek

8. 8
Uygulamalar (1/3)Uygulamalar (1/3)
 Güvenlik Uygulamaları
 Biometrik teknolojiler (Iris, Yüz, Parmak izi, El izi,
Avuç izi, Gait)
 Güvenli geçiş sistemleri
 Güvenlik amaçlı video kodlama
 Hareket Analizi
 Yüz tanıma ile ATM güvenliği
 Geniş veritabanlarında multi biometrik çözümler

9. 9
Uygulamalar (2/3)Uygulamalar (2/3)
 Genel Görüntü ve Video işleme uygulamarı (IR, RGB, Termal)
 Görüntü analizi ve kontrolü (Medikal uygulamalar, kalite kontrol, güvenlik uygulamaları)
 Video kodlama ve iletimi
 Hedef bulma ve izleme
 Örüntü tanıma
 Düşük hızda video kodlama
 DSP üzerinde video kodlama algoritmalarının gerçeklenmesi

10. 10
Uygulamalar (3/3)Uygulamalar (3/3)
 Diğer
 İnsan sayma sistemleri
 Trafik yoğunluk analizi sistemi
 Araçlar için görüntü bazlı kontrol sistemi
 Yüz görütüsünün “ISO Biometric data: FACE” formatına uygun
saklanması ve kontrolü
 3B filmlerin gözlüksüz ortamda gösterime hazırlanması
 Sıra düzenleme sistemi (örn: havalanı pasaport kuyrukları)

11. 11
ProjelerProjeler -- Yüz TanımaYüz Tanıma
Yüz tanıma sisteminin yapı blokları
 Yüz bulma
 Yüz izleme
 Yüz karşılaştırma
 Karakter analizi
 Alın, göz, dudak, kaş, çene ve burun esas
alınıyor.
 Örnek: Alın geniş ise kişi entelektüel,
hayal gücü kuvvetli, dar ise çok dikkatli,
dakik, rakamlarla arası iyi, dik ise
bağımsız, bombeli ise inisiyatif sahibi,
uyumlu, açık ise sosyal, paylaşımcı.
 Özgün bir algoritma geliştirilmiştir.
 İnsan görme sistemini modelleyen bir yaklaşım kullanılmaktadır.
 Güneş gözlüğü, atkı gibi kamuflajların varlığında dahi başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

12. 12
ProjelerProjeler -- ISO Biometric Data Interchange FormatsISO Biometric Data Interchange Formats
 Yüz görüntülerinin saklanması için ISO tarafından bir standard geliştirilmiştir. Amaç:
 Farklı kullanıcıların aynı veri üzerinde çalışabilmeleri
 Farklı yüz tanıma uygulamalarında kullanılabilecek ortak formatta veri
sağlamak
 İlgili olduğu temel uygulamalar:
 Resimlerin operatörlerin incelemesi için yeterli çözünürlükte olması.
 Operatörlerin resime bakarak kişinin kimliğini onaylayabilmeleri
 Otomatik kimlik araştırma
 Otomatik kimlik onaylama
 Yüz görütüsünün “ISO Biometric data interchange Formats – Part 5: FACE Image
Data” formatına uygun saklanması ve kontrolü için ParanaVision tarafından bir
yazılım geliştirilmiştir.

13. 13
ProjelerProjeler -- İnsan Sayma Sistemleriİnsan Sayma Sistemleri
Yolcu/Ziyaretçi Sayma Sistemi
 Sistem bileşenleri; kamera ve kontrol ünitesinden oluşan bir akıllı kutudur.
 Otobüs gibi araclara, kapı girişlerine yerleştirilebilir.
 Akıllı kutu topladığı bilgileri belirlenen periodlarda merkeze iletir.
 Akıllı kutu ya da kutulardan gelen bilgiler merkezde toplanarak istatiksel bilgilerle birlikte kullanıcıya sunulur.
İzleyici Sayma Sistemi
 Reklam panoları, LCD ve benzeri aracların kaç kişi tarafından görüldüğünün sayılmasını amaçlar.
 Yüz bulma ve izlemeye dayalı bir sistemdir.
 Kişinin hedefi görüp görmediğinin, izleme süresinin ve ilgi seviyesinin belirlenmesini sağlar.
SIS (Sinema İzleyici Sayma Sistemi)
 Sinema salonlarında izleyici sayısını belirlenmesini amaçlar.
 Kamera ve işlem ünitesinden oluşan bir kutudur, sinema salonlarına yerleştirilir.
 Kamera tasarımı izleyiciler tarafından görünmesi engellenecek şekilde yapılmıştır.
 Merkeze GPRS ya da kablosuz ağ ile bağlanır.

14. 14
ProjelerProjeler -- Video KodlamaVideo Kodlama
 H.264 Video kodlayıcı
 H.264 günümüzde en iyi performanslı video kodlayıcıdır.
 H.264 kodlarının geliştirilmesi ve fonksiyon bloklarında iyileştirme, değiştirme ve
optimizasyonlar ile uygulamaya yönelik performans artırımı sağlanmaktadır.
 Güvenlik amaçlı video kodlama
 Kameradan alınan görüntüler kodlanırken hedef objelerin çözünürlüğünün korunmasını
sağlar.
 Böylece kodlanmış görüntü hedef objenin görüntü kalitesi bozulmadan izlenebilir.
 Kodlanmış görüntü kullanılarak başarılı bir şekilde obje tanıma (örneğin yüz tanıma)
yapılmasını mümkün kılar.
 Video içindeki hedef obje bir güvenlik anahtarıyla şifrenerek kodlanabilir; sadece yetkili
kişiler tarafından daha yüksek çözünürlükte görüntülenebilir.

15. 15
ProjelerProjeler -- Video ÖzetlemeVideo Özetleme
 Videolardaki tekrarlanan bilgi çıkartılarak özet içeriğe ulaşılır.
 Kullanıcının videonun içeriği hakkında bilgi edinmek için dakikalar hatta saatlerce videoyu
izlemesi gerekmez; saniyeler içinde videonun içeriğiyle ilgili bilgi sunulur.
 Video özetleme sistemi yüz tanıma, aktivite analizi gibi farklı araçlarla birleştirilerek anlamsal
özelliklerin çıkartılması mümkün olmaktadır.
 Videoda kimler var?
 X kişisi hangi karelerde görülüyor?
 X kişisi kimlerle birlikte görülüyor?
 Video hangi aktiviteleri içeriyor? (kavga,
çatışma, toplu gösteri, toplantı, vb)
 Videonun otomatik indekslenmesi (örneğin türüne
ya da içerdiği kişilere göre) mümkün olur.
 İleriki bir zamanda içeriğine göre video
sorgulanabilir.

16. 16
ProjelerProjeler -- Tek Kamera ile GözetimTek Kamera ile Gözetim
Karmaşık ortamda insanların aracların ve bunların birbirleriyle ilişkilerinin izlenmesi
 Hareketli obje bulma
 Obje izleme
 Obje sınıflama
 Aktivite Analizi- bu objeler ne yapıyor?
 Gait Analizi (yürüyen, koşan, vb insan hareket analizi)
 Aktivite Tanıma (park eden araç, arabadan inen insan. vb)
İnsan
Araba
Uçak
...
araba
Kamvon
Minibüs
Sedan
...
minibüs
Kırmızı
Mavi
Bayaz
...
beyaz
Ambulans
Posta aracı
Polis aracı
...
Polis aracı

17. 17
ProjelerProjeler - Çok Kamera ile Gözetim- Çok Kamera ile Gözetim
 Tek kamera ile bir objenin uzun süre izlenmesi mümkün değildir
 Birden çok kamera ile objelerin rotaları tahmin edilerek uzun süre
izlenmeleri mümkündür.
 Kameraların otomatik pan-tilt-zoom kontrolü ile belirli bir objeyi aktif
olarak izlemeleri mümkündür.
 Birden fazla kamera ile mozaik görüntüler oluşturulabilir.
 Bakış açısı bağımsız görüntüler elde edilir.

18. 18
ProjelerProjeler - Havadan Gözetim- Havadan Gözetim
 Obje izleme
 Obje bulma ve izleme
 Görüntü sabitleme: aracın hareketinden
kaynaklanan titreşim etkisinin düzeltilmesi.
 Kamera kilitleme
 Kamera hareket halindeyken otomatik olarak belirli bir alanın devamlı görüş
alanında tutmasının sağlanması
 Çoğul-bölge izleme
 Daha yüksek çözünürlüğün sağlanması için kameranın daha dar açılı bir görüş
alanına sahip olması gerekmektedir.
 Kameranın dar açılı görüş alanı periodik olarak iki ya da daha fazla hedef alana
kaydırılırsa geniş bir alanın daha yüksek çözünürlüklü görüntüleri elde edilebilir.

19. 19
ProjelerProjeler - Gözetim Ağı- Gözetim Ağı
 Birden fazla uç birimden alınan bilgilerin birleştirilerek kullanıcıya sunulmasını sağlar
 Farklı sensör çeşitleri (NIR, Thermal, RGB, vb)
 Farklı platformlar (Havada asılı, araç üzerinde, sabit, vb)
 Görüntü işleme uç birimlerde yapılarak merkeze elde edilen bilgiler aktarılır
 Böylelikle merkezdeki işgücü azaltılarak daha fazla sayıda uç birimin
bağlanması sağlanır.
 Merkezde uç birimlerden gelen bilgiler derlenir ve tüm bilgilerin birlikte incelenmesiyle
yeni anlamlar kazandırılır.
 Bu sistemler uygulama ihtiyaçlarına göre eğitilmeli ve akıllı bir kullanıcı arayüzü ile
birleştirilmelidir.

20. 20
ProjelerProjeler - 2B - 3B Çevrim- 2B - 3B Çevrim
 Video görüntülerinden 2 boyutlu içeriğin 3 boyuta çevrilmesidir.
 Video akışından sanal 3 boyutlu bir ortam yaratılması mümkündür.
 Birden fazla kaynaktan gelen görüntülerin birleştirilerek 3 boyutlu bir
ortam yaratılması mümkündür.
 Böylece aynı anda bir kaç monitörden izlemek yerine kullanıcı
interaktif 3 boyutlu bir ortamda gezinebilir.