اكتشاف الكائنات عبارة عن تقنية رؤية حاسوبية تحدد الكائنات وتحدد موقعها داخل الصور ومقاطع الفيديو الرقمية. ويلعب دورًا حيويًا في العديد من التطبيقات، بما في ذلك الروبوتات والأمن والتصوير الطبي والأنظمة الآلية.
تاريخ اكتشاف الأشياء وأول ذكر لها
يمكن إرجاع تاريخ اكتشاف الأشياء إلى أواخر الستينيات عندما بدأ الباحثون في تصميم خوارزميات يمكنها تفسير وتحليل البيانات المرئية. تم تطوير أول نظام مهم للكشف عن الأشياء بواسطة لاري روبرتس في عام 1965. ويمكن لهذا النموذج المبكر التعرف على الكائنات ثلاثية الأبعاد ووصفها من صور ثنائية الأبعاد.
على مر العقود، أدى التقدم في التعلم الآلي، والتعلم العميق، ورؤية الكمبيوتر إلى تطورات كبيرة في طرق الكشف عن الأشياء.
معلومات مفصلة حول الكشف عن الكائنات
يتكون اكتشاف الكائنات من تحديد موقع مثيلات الكائنات في الصورة وتصنيفها إلى فئات محددة مسبقًا. تختلف تقنيات اكتشاف الأشياء بشكل كبير، بدءًا من خوارزميات رؤية الكمبيوتر التقليدية وحتى الأساليب الحديثة القائمة على التعلم العميق. غالبًا ما يتضمن الخطوات التالية:
- المعالجة المسبقة: يتم تحضير الصورة من خلال تغيير الحجم والتطبيع وما إلى ذلك.
- ميزة استخراج: تم اكتشاف الخصائص المميزة للصورة.
- توطين الكائن: تم تحديد مواقع الكائنات المحتملة.
- تصنيف: يتم تصنيف الكائنات المكتشفة إلى فئات محددة.
- المعالجة البعدية: تتم إزالة الاكتشافات غير الضرورية، ويتم تحسين الإخراج.
الهيكل الداخلي للكشف عن الكائنات
كيف يعمل الكشف عن الكائنات
- إدخال الصورة: يأخذ صورة أو إطار فيديو كمدخل.
- طبقات الالتواء: تطبيق المرشحات لاستخراج الميزات.
- شبكات اقتراح المنطقة (RPN): اقتراح المناطق التي يمكن أن توجد فيها الكائنات.
- التصنيف والانحدار: تصنيف الكائنات في المناطق وضبط المربعات المحيطة.
- قمع غير ماكس: يلغي الاكتشافات الزائدة عن الحاجة.
- انتاج |: يقوم بإرجاع تسميات الفئة والمربعات المحيطة بالكائنات المكتشفة.
تحليل السمات الرئيسية للكشف عن الكائنات
- المعالجة في الوقت الحقيقي: القدرة على معالجة الصور ومقاطع الفيديو في الوقت الحقيقي.
- قابلية التوسع: يمكن اكتشاف كائنات متعددة من فئات مختلفة.
- المتانة: يعمل بشكل جيد في ظل الاختلافات في الحجم والإضاءة والاتجاه.
- اندماج: يتكامل بسهولة مع مهام رؤية الكمبيوتر الأخرى.
أنواع الكشف عن الكائنات
تم استخدام طرق مختلفة للكشف عن الأشياء. ويمكن تنظيمها في ثلاث فئات رئيسية:
-
الطرق التقليدية
- كاشف فيولا جونز
- تحويل الميزة غير المتغيرة (SIFT)
-
طرق التعلم الآلي
- آلات الدعم المتجهة (SVM)
- غابة عشوائية
-
طرق التعلم العميق
- أسرع R-CNN
- YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط)
- SSD (كاشف متعدد اللقطة الواحدة)
طرق استخدام اكتشاف الكائنات والمشكلات وحلولها
الاستخدامات:
- الأمن والمراقبة
- المركبات ذاتية القيادة
- الرعاىة الصحية
- بيع بالتجزئة
مشاكل:
- ايجابيات مزيفة
- - عدم القدرة على اكتشاف الأشياء الصغيرة أو المحجوبة
- التعقيد الحسابي
حلول:
- بيانات التدريب المحسنة
- تحسين الخوارزميات
- الاستفادة من الأجهزة القوية
الخصائص الرئيسية ومقارنات أخرى مع مصطلحات مماثلة
اكتشاف الأشياء مقابل تصنيف الصور
- كشف الكائنات: يحدد ويحدد موقع الأشياء.
- تصنيف الصور: يصنف الصورة بأكملها إلى فئة.
اكتشاف الكائنات مقابل تجزئة الكائنات
- كشف الكائنات: يتعرف على المربع المحيط ويوفره.
- تجزئة الكائنات: يتعرف على الحدود الدقيقة لمستوى البكسل ويوفرها.
وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة باكتشاف الأشياء
- حوسبة الحافة: تقريب خوارزميات الكشف من مصادر البيانات.
- الاحصاء الكمية: الاستفادة من مبادئ الكم لإجراء حسابات أسرع.
- كشف الكائنات ثلاثية الأبعاد: فهم الأشياء في ثلاثة أبعاد.
- الاعتبارات الاخلاقية: تطوير ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة.
كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها باكتشاف الكائنات
يمكن للخوادم الوكيلة مثل تلك التي يوفرها OneProxy أن تلعب دورًا في اكتشاف الكائنات من خلال تمكين جمع البيانات بشكل آمن ومجهول. ويمكنها تسهيل الحصول على مجموعات البيانات المتنوعة اللازمة لتدريب النماذج القوية، وحماية الخصوصية، والمساعدة في الامتثال للوائح القانونية.
روابط ذات علاقة
- كشف كائن OpenCV
- واجهة برمجة تطبيقات الكشف عن الكائنات TensorFlow
- YOLO: الكشف عن الأشياء في الوقت الحقيقي
- خدمات OneProxy
توفر الروابط المذكورة أعلاه موارد شاملة لمعرفة المزيد حول اكتشاف الكائنات ومنهجياته وتطبيقاته، بالإضافة إلى تفاصيل حول خدمات OneProxy.
