AIOR Hailo Edge Inference uygulaması, Hailo AI hızlandırıcı kartı üzerinde nesne tespiti ve sınıflandırma modellerini çalıştırmak ve üretim hattı entegrasyonunu değerlendirmek için geliştirilen bir uç (edge) çıkarım çözümüdür. Erişilebilecek kare hızı; model mimarisi, çözünürlük, ön/son işleme ve kullanılan hızlandırıcıya bağlı olduğundan hedef değerler benchmark ile belirlenir.
Yüksek FPS ihtiyacında klasik kurulumların sınırı
Hızlı bir üretim hattının görsel kontrolü yalnızca model doğruluğu meselesi değildir; o doğruluğun saniyede kaç kareye uygulanabildiği de aynı derecede önemlidir. Genel amaçlı CPU üzerinde çalışan bir model üretim hızında geride kalır; tipik bir GPU çözümü ise hem güç tüketimi hem ısı yönetimi açısından sahaya kolayca yerleştirilemez. Bulut çıkarımı ise bant genişliği ve gecikme nedeniyle yine yüksek FPS senaryosunda sürdürülebilir değildir. Bu nedenle saha; "yeterince hızlı, yeterince düşük güçlü ve hat üzerinde çalışabilen" özel bir hızlandırıcıya ihtiyaç duyar. Hailo AI hızlandırıcı tam olarak bu profili karşılar — endüstriyel ortamlarda yüksek verimlilikle, düşük gecikmeyle ve tutarlı kare hızıyla çıkarım yapacak biçimde tasarlanmıştır.
AIOR'un model derleme ve entegrasyon yaklaşımı
AIOR ekibi süreci üç adımda yürütür: model derleme, çıkarım hattı ve üretim hattı I/O entegrasyonu. Önce eğitilmiş model Hailo SDK aracılığıyla hızlandırıcıya derlenir; quantization, layer fusion ve operatör seviyesinde optimizasyon ile tutarlı yüksek FPS hedefi tutturulur. Ardından kameralardan gelen kare akışı; tampon yönetimi, ön işleme, çıkarım ve sonrası işleme adımlarını birleştiren bir hat üzerinde gerçek zamanlı çalışır. En önemli kısım olan üçüncü adım; üretim hattı I/O sinyalleriyle entegrasyondur. Sınıflandırma çıktısı, hatta bağlanan PLC veya kontrolöre yönlendirilir; hatalı parça erken aşamada işaretlenir, raporlama panelinde de izlenebilir hale gelir. Sistem, "vision dashboard" değildir — gerçek bir kontrol katmanıdır.
Hat hızı ve gecikme kabulü
Uçtan uca hat; kare alma, ön işleme, çıkarım, karar ve I/O gecikmesini ayrı ayrı ölçmeye uygundur. Sınıflandırma doğruluğu ve hat hızı kabulü gerçek kamera akışıyla yapılır; edge çalışma veri aktarımını azaltabilir, ancak güvenlik ve gizlilik gereksinimlerini tek başına çözmez. Çoklu hat yayılımı, aynı benchmark ve saha kabulü her hedef donanımda tekrarlandıktan sonra planlanır.
Yüksek FPS gerektiren her senaryo — anomali tespiti, sınıflandırma, sayma, OCR, paket-doğrulama, plaka tanıma — bu mimariye doğrudan uyarlanabilir. Sahanız için fizibilite, donanım seçimi ve mevcut modellerin Hailo'ya derlenmesi konusunda destek için AIOR ekibiyle iletişime geçebilirsiniz.
The AIOR Hailo Edge Inference application is an edge pipeline for running object-detection and classification models on a Hailo accelerator and evaluating production-line integration. Achievable frame rate depends on model architecture, resolution, pre/post-processing and the accelerator used, so target values are established through benchmarking.
Where conventional inference setups stop scaling
Visual control on a fast production line is not only a question of model accuracy; how many frames per second that accuracy can be applied to matters just as much. A model running on a general-purpose CPU falls behind line speed; a typical GPU solution is hard to deploy on the floor due to power and thermal constraints. Cloud inference is again unsustainable for high-FPS use cases due to bandwidth and latency. The floor therefore needs an accelerator that is "fast enough, low-power enough, and able to operate on the line itself". The Hailo AI accelerator is built precisely for this profile — it is designed for industrial deployment with high throughput, low latency and consistent frame rates.
The AIOR approach to compilation and integration
The AIOR team runs the project in three steps: model compilation, inference pipeline, and production-line I/O integration. First, the trained model is compiled to the accelerator using the Hailo SDK, with quantisation, layer fusion and operator-level optimisations to hit a consistent high-FPS target. Then a real-time pipeline binds together camera frame buffers, pre-processing, inference and post-processing for the live feed. The most important step is the third one: integration with production-line I/O signals. The classification output is routed to the PLC or controller wired to the line so defective parts can be flagged early, while a reporting dashboard makes the decisions auditable. The result is a true control layer, not a vision dashboard.
Line-speed and latency acceptance
The end-to-end pipeline allows frame acquisition, preprocessing, inference, decision and I/O latency to be measured separately. Accuracy and line-speed acceptance are tested on the actual camera stream; edge execution can reduce data transfer but does not by itself resolve every security or confidentiality requirement. Multi-line rollout is planned only after the same benchmark and site acceptance are repeated on each target hardware profile.
Any scenario that demands high FPS — anomaly detection, classification, counting, OCR, package verification, plate recognition — can be adapted directly to this architecture. To run a feasibility study for your floor, choose the right hardware, or compile your existing models to Hailo, you can reach out to the AIOR team.
AIOR ile çalışma süreci
AIOR; her projeyi standart bir mühendislik süreciyle yürütür. İlk aşama keşif görüşmesidir: ihtiyaç, mevcut altyapı, bütçe ve takvim üzerinde uyum sağlanır; gerektiğinde mevcut sistemler için kısa bir teknik denetim yapılır. İkinci aşama kapsam ve fizibilite raporudur: hangi katmanların nasıl ele alınacağı, riskler, varsayımlar ve teslim çıktıları yazılı olarak ortaya konur. Üçüncü aşama uygulama ve teslimattır: küçük, ölçülebilir adımlarla ilerleyen bir uygulama planı; her sprint sonunda çalışan bir çıktı ve kontrol noktası sağlar. Dördüncü aşama bakım ve geliştirmedir: teslim sonrası izleme, küçük iyileştirmeler ve yeni sürüm planlaması ekibinizle birlikte yürütülür.
Bu disiplin; tek seferlik bir teslimat yerine zaman içinde değer üreten sürdürülebilir bir mühendislik ortaklığı kurar — projeniz ister bir AI uygulaması, ister bir e-ticaret platformu, ister bir altyapı entegrasyonu olsun. AIOR mühendislik, yazılım, tasarım, üretim, izlenebilirlik, hosting, domain ve kurumsal çözümler alanlarında uçtan uca çalıştığı için; dijital ihtiyaçlarınızı tek bir teknik ortakla yürütmek operasyonel sürtünmeyi azaltır. Tedarikçi sayısının fazlalığından ve sorumlulukların tedarikçiler arasında parçalanmasından kaynaklanan tipik gecikmeler ortadan kalkar; ekibiniz tek bir muhatap üzerinden hem teknik hem ticari iletişimi yürütür. Detaylı bir teknik değerlendirme, fizibilite veya pilot çalışma için iletişim sayfasındaki formu doldurabilirsiniz; AIOR ekibi 1-2 iş günü içinde dönüş yapar ve süreç ilk keşif görüşmesiyle başlar.
How an AIOR engagement runs
AIOR runs every project through a standard engineering process. Stage one is the discovery conversation: alignment on need, existing infrastructure, budget and schedule, with a short technical audit of existing systems where relevant. Stage two is a scope and feasibility report: which layers will be addressed, how, with risks, assumptions and deliverables stated in writing. Stage three is delivery: an implementation plan that progresses in small, measurable steps, with a working output and a checkpoint at the end of each sprint. Stage four is maintenance and evolution: post-handover monitoring, small improvements and the planning of new releases run together with your team. This discipline turns a one-off delivery into a sustainable engineering partnership that compounds value over time — whether the project is an AI application, an e-commerce platform or an infrastructure integration.
