İçeriğe geç
Basın, medya ve e-ticaret içerik ekibi

Yapay Zekâ Destekli Görsel Katalog Analizi

Ürün ve saha görsellerini otomatik sınıflandıran, metin çıkaran ve katalog verisiyle eşleştiren yapay zekâ destekli içerik otomasyonu.

Sektör
Basın, medya ve e-ticaret içerik ekibi
Dönem
2026
Süre
3 ay
Rolümüz
Yapay zekâ entegrasyonu, iş akışı tasarımı, arayüz geliştirme
portal.sirket.local/resim-analizi
Görsel Analizi — Onay Kuyruğu
Temmuz 2026 yüklemesi · 1.284 görsel · 187 kayıt insan onayı bekliyor
Toplu YükleTümünü Onayla
%85otomatik etiketlendi · 1.097 kayıt
Yüklenen görsellergüven skoruna göre sıralı
Fren diski%98
Fren balatası%96
Filtre (?)%71
Yağ filtresi%94
Belirsiz%58
Amortisör%99
IMG_4830.jpgİnceleme bekliyor
Ürün kodu (görselden okundu)%97
FR-2841-K
Kategori%93
Fren sistemi › Balata
Marka / seri%88
Muadil A Serisi
Çekim türü%99
Stüdyo — beyaz fon
Ambalaj metni%76
4 adet / set · EC R90
Onayla ve kataloğa yazDüzelt
Bu kayıt 2 mükerrer çekim ile eşleşti. Onaylandığında aynı ürün kartı altında gruplanacak.

Temsilî ekran görseli — gerçek müşteri verisi içermez.

Başlangıç noktası

İçerik ekibi her ay binlerce görseli elle etiketliyor, üzerindeki kodu okuyup kataloğa yazıyordu. Süreç yavaş ve yorucuydu. Görselleri otomatik okuyan, sınıflandıran ve katalogla eşleştiren bir katman kurduk; insan yalnızca sistemin emin olmadığı kayıtları kontrol ediyor.

Çözülmesi gereken sorunlar

  • Aylık binlerce görselin elle etiketlenmesi haftalar sürüyordu.
  • Görsel üzerindeki ürün kodu ve etiket bilgisi elle okunup yazılıyordu.
  • Aynı ürünün farklı çekimleri katalogda mükerrer kayıt oluşturuyordu.
  • Kalite kontrolü kişiye bağlıydı; hata oranı ölçülemiyordu.
Çözüm

Ne yaptık

01

Otomatik sınıflandırma

Yüklenen her görsel kategori, ürün tipi ve çekim türüne göre otomatik etiketleniyor; sistemin güven skoru düşükse kayıt insan onayına düşüyor.

02

Görselden metin çıkarımı

Etiket, ambalaj ve kod alanları okunup katalog kaydına yazılıyor. Elle kod girme adımı ortadan kalktı.

03

Mükerrer tespiti

Benzer görseller aynı ürün altında gruplanıyor; katalogda tek kayıt, birden çok çekim olarak duruyor.

04

İnsan her zaman devrede

Otomasyon karar vermiyor, öneriyor. Onay ekranında tek tuşla kabul/düzelt akışı var ve her düzeltme kayıt altına alınıyor.

Sistemin modülleri

Her modül ayrı ayrı canlıya alındı; kullanıcılar tüm proje bitmeden çalışmaya başladı.

Toplu Yükleme

Klasör bazlı yükleme, arka planda kuyruklu işleme.

Otomatik Etiketleme

Kategori, ürün tipi, renk ve çekim türü önerileri.

Metin Çıkarımı

Görseldeki kod, ambalaj ve etiket bilgisinin okunması.

Onay Kuyruğu

Güven skoruna göre sıralı insan denetimi ekranı.

Katalog Eşleştirme

Ürün kartıyla ilişkilendirme ve mükerrer birleştirme.

Kalite Raporu

Otomasyon isabet oranı ve düzeltme istatistikleri.

Sonuçlar

%85
görsel otomatik etiketlendi
3 hafta → 2 gün
aylık katalog hazırlığı
%40
mükerrer kayıtta azalma
Ölçülebilir
kalite ve isabet takibi
TeknolojilerNext.jsTypeScriptGörsel Analiz API’leriKuyruk İşlemeSQL Server

Sürecinizi bir konuşalım.

Hangi raporun kaç saat sürdüğünü anlatın, yeter. İlk görüşme ücretsiz; iki hafta içinde tıklanabilir bir prototiple geri dönüyoruz.

  • İlk görüşme ve ihtiyaç analizi ücretsiz
  • Sabit kapsam, sabit fiyat teklifi
  • İki hafta içinde tıklanabilir prototip
  • Kod ve veri size ait; bağımlılık yok