ما هي الرؤية الحاسوبية وما تطبيقاتها؟ (دليل شامل)

ماهي الرؤية الحاسوبية

الرؤية الحاسوبية هي تقنية تُستخدم من قبل الأنظمة الآلية لتعريف ووصف الصور بدقة وكفاءة تلقائياً. في الوقت الحالي، يتاح لأنظمة الكمبيوتر الوصول إلى كميات ضخمة من الصور وبيانات الفيديو، سواء كانت هذه البيانات مجمعة من الهواتف الذكية، أو الكاميرات المرورية، أو أنظمة الأمان، أو غيرها من الأجهزة. تعتمد تطبيقات الرؤية الحاسوبية على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه البيانات بدقة، وذلك لتحديد الأشياء والكائنات، والتعرف على الوجوه، وكذلك لأغراض تصنيف الأشياء، والتوصية، والمراقبة، والكشف.

ما هي الرؤية الحاسوبية وما تطبيقاتها؟

تُعَدُّ الرؤية الحاسوبية مجالًا متميزًا ضمن مجال الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب، وتتمثل مهمتها الأساسية في تطوير واستخدام تقنيات وأنظمة تمكِّن الأنظمة الحاسوبية من فهم وتحليل البيانات البصرية المشمولة في الصور ومقاطع الفيديو بطريقة تشبه إلى حد كبير الإدراك البصري للإنسان. تتطلع الرؤية الحاسوبية إلى تمكين الأنظمة الحاسوبية من استخراج المعلومات والمعرفة من البيانات البصرية والصور، ويتم ذلك من خلال تطوير أدوات وتقنيات تُساهم بشكل كبير في تحليل وفهم محتوى هذه الصور ومقاطع الفيديو.

لماذا تعتبر الرؤية الحاسوبية مهمة؟

رغم وجود تكنولوجيا معالجة المعلومات البصرية لفترة طويلة، إلا أن هذا المجال كان يعتمد بشكل كبير على التدخل البشري وكان يتطلب وقتًا طويلًا وكان عرضة للأخطاء. على سبيل المثال، في الماضي كان من الضروري للمطورين توسيم الآلاف من الصور يدويًا باستخدام نقاط بيانات أساسية مثل موقع الأنف والمسافة بين العينين لتطبيق نظام التعرف على الوجه. تطلب هذه العمليات الآلية قوة حوسبة كبيرة بسبب التشتت والتعقيد الذي تتميز به بيانات الصور. وبالتالي، كانت تطبيقات الرؤية مكلفة للغاية وكان من الصعب الوصول إليها لمعظم المؤسسات.

في الوقت الحاضر، شهدنا تطورًا كبيرًا في مجال الرؤية الحاسوبية، وزادت بشكل ملحوظ قدرة الأنظمة على معالجة وتحسين حجم ودقة بيانات الصور. وبفضل التقدم الكبير في القوة الحسابية، أصبحت أنظمة الرؤية الحاسوبية المدعومة بالحوسبة السحابية متاحة الآن للجميع. يمكن لأي مؤسسة الاستفادة من تلك التكنولوجيا في تنفيذ مهام متنوعة مثل التحقق من الهوية، وإدارة المحتوى، وتحليل الفيديو المتدفق، واكتشاف الأخطاء، والعديد من الاستخدامات الأخرى.

كيف تعمل الرؤية الحاسوبية؟

تعتمد أنظمة الرؤية الحاسوبية على تقنيات الذكاء الاصطناعي لمحاكاة القدرات التي يمتلكها الدماغ البشري في التعرف على الأشياء وتصنيفها. يتم تدريب الحواسيب من قبل علماء الكمبيوتر عن طريق تقديم كميات هائلة من البيانات البصرية، حيث تقوم خوارزميات تعلم الآلة بتحديد الأنماط المشتركة في هذه الصور ومقاطع الفيديو وتطبيق هذه المعرفة على التعرف بدقة على الصور غير المعروفة. على سبيل المثال، عند معالجة الملايين من صور السيارات، تبدأ الأجهزة ببناء أنماط تعريف يمكنها استشعار السيارات بدقة في الصور. تستخدم الرؤية الحاسوبية تقنيات مثل تلك الموضحة أدناه.

1. التعلم العميق

التعلم العميق هو نوع من تعلم الآلة يعتمد على شبكات عصبية مكونة من طبقات متعددة من وحدات البرمجة المعروفة باسم الخلايا العصبية الصناعية. تتعاون هذه الخلايا العصبية الصناعية داخل الحاسوب لاستخدام الحسابات الرياضية في معالجة مختلف جوانب بيانات الصور تلقائيًا وتطوير تدريجي لفهم مشترك للصورة.

2. الشبكات العصبونية الالتفافية

شبكات العصبونات العصبونية الالتفافية (CNNs) تستخدم نظام تصنيف لتصنيف البيانات البصرية وفهم الصور بشكل شامل. تقوم هذه الشبكات بتحليل الصور بناءً على وحدات البكسل وتخصيص قيم تصنيفية لكل بكسل. يتم إدخال هذه القيم في عملية رياضية تسمى "الالتفاف" لإجراء تنبؤات حول الصورة. بشكل مشابه لطريقة تعرف الإنسان على الأشياء من مسافة بعيدة، تبدأ CNNs أولاً بتحديد الخطوط العريضة والأشكال البسيطة، ثم تقوم بإضافة التفاصيل الإضافية مثل الألوان والأنماط الداخلية والملمس. في النهاية، تكرر عملية التنبؤ عدة مرات لزيادة الدقة.

3. الشبكات العصبونية المتكررة

الشبكات العصبونية المتكررة (RNNs) تشبه شبكات CNN في بعض الجوانب، ولكنها مصممة لمعالجة سلاسل من الصور بهدف اكتشاف الارتباطات بينها. بدلاً من تحليل صورة واحدة كما تفعل شبكات CNN، تتيح RNNs التحليل لمقاطع الفيديو وفهم العلاقات بين الصور.

تطبيقات تقنية الرؤية الحاسوبية

غالبًا ما يركز الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي على تحديد أهداف محددة لتحقيقها. وهذا التركيز يساعد على تحسين أداء الخوارزميات عندما تكون لديها مهمة واضحة ومحددة. ونفس الأمر ينطبق على تقنيات الرؤية الحاسوبية التي أصبحت موجودة في مجموعة متنوعة من جوانب حياتنا اليومية. إليك بعض الأمثلة على مجالات استخدامها:

1. التعرف على الوجوه

تستخدم تقنيات التعرف على الوجوه للمقارنة بين صورة وجه الفرد ومعلومات هويته، باستخدام ميزات وسمات وجهه مقابل قاعدة بيانات للوجوه. يمكننا العثور على هذه التقنية في العديد من السياقات اليومية، مثل تطبيقات وسائل التواصل الاجتماعي وأنظمة المراقبة وأساليب التحقق من الهوية بناءً على السمات الحيوية. في بعض الحالات، تقدم هذه التقنية مستوى عالٍ من الدقة لتعزيز الأمان، ورغم ذلك، فإنها تثير قضايا تتعلق بالخصوصية وتوجيه انتقادات بشأنها.

2. التعرّف على الأشياء

التمييز بين حدود الأجسام يساهم في تقسيم الصور وتصنيف مكوناتها، ويسهم في توجيه عمليات الأتمتة. في بعض الحالات، يمكن للخوارزميات تحديد الكائنات بدقة، مثل الحيوانات أو النباتات، وهذه القدرة تمثل نقطة الانطلاق لتطبيقات متنوعة في المصانع والمزارع ومجالات أخرى.

3. التعرّف المنظم

عندما يكون الإعداد متوقعًا ويمكن تبسيطه بسهولة، وهذا يحدث في العديد من حالات الإنتاج والصناعة، يصبح للخوارزميات القدرة على تقديم نتائج دقيقة بشكل أكبر. هنا، تُعد خوارزميات الرؤية الحاسوبية وسيلة فعالة لمراقبة الجودة وتحسين مستوى السلامة، خاصة في المهام التي تتكرر بانتظام.

4. الإضاءة المنظمة

تعتمد بعض الخوارزميات على أنماط محددة من الإضاءة، عادة ما تتم إنشاؤها باستخدام الليزر، بهدف تبسيط العمل وتوفير إجابات دقيقة بشكل أكبر مما يمكن أن يتحقق من خلال استخدام إضاءة منتشرة من مصادر متعددة، والتي غالبًا ما تكون صعبة التنبؤ بها.

5. التحليل الإحصائي

في بعض الحالات، يمكن للإحصاءات المرتبطة بالمشهد أن تسهم في رصد حركة الأفراد. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل سرعة ومدى خطوات الشخص للتعرف عليه.

6. تحليل وتلوين الصور

التحليل الدقيق لألوان الصور يمكن أن يوفر إجابات لعدة استفسارات. على سبيل المثال، يمكن قياس معدل ضربات قلب الفرد من خلال تتبع التغيرات في اللون الأحمر في كل نبضة، أو يمكن التعرف على مختلف أنواع الطيور عبر تحليل توزيع الألوان. وبالإضافة إلى ذلك، فإن الرؤية الحاسوبية يمكنها تحويل صورة بالألوان الرمادية إلى صورة ملونة بالكامل.

ما هي استخدامات الرؤية الحاسوبية؟

تُستخدم الرؤية الحاسوبية في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك الترفيه والأعمال والرعاية الصحية والنقل والحياة اليومية. دعونا نلقي نظرة على بعض استخدامات الرؤية الحاسوبية كما يأتي:

1. الأمان والسلامة:

تُستخدم تقنيات الرؤية الحاسوبية من قبل الحكومات والمؤسسات لتعزيز السلامة والأمان للأصول والمواقع والمرافق. على سبيل المثال، تُراقب الكاميرات وأجهزة الاستشعار المناطق العامة والمواقع الصناعية والبيئات الآمنة. تقوم هذه الأجهزة بإرسال تنبيهات تلقائية في حالة اكتشاف أي نشاط غير عادي، مثل دخول شخص غير مصرح له إلى منطقة محظورة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للرؤية الحاسوبية تعزيز السلامة الشخصية في المنازل وأماكن العمل. على سبيل المثال، يُمكن لتقنيات التعرف على الوجوه مراقبة متنوعة من مشاكل السلامة، بما في ذلك البث الحي لمراقبة الحيوانات الأليفة في المنزل، أو كاميرات الرصد الحية التي تتعامل مع الزوار أو تسليم الطرود. في محيط العمل، تشمل هذه المراقبة ارتداء الموظفين للمعدات الوقائية المناسبة، وإصدار تنبيهات منظومة الإنذار، وإنشاء تقارير ذات صلة.

2. زيادة الكفاءة التشغيلية

يمكن لتقنيات الرؤية الحاسوبية تحليل الصور واستخراج المعلومات الوصفية بفاعلية لتحسين كفاءة الأعمال وإيجاد فرص لتحقيق إيرادات جديدة. على سبيل المثال، يمكنها:

• اكتشاف العيوب في الجودة تلقائيًا قبل شحن المنتجات من المصنع.
• رصد مشكلات صيانة الآلات وتعزيز السلامة.
• تحليل الصور على وسائل التواصل الاجتماعي للكشف عن اتجاهات وأنماط في سلوك العملاء.
• التحقق من هوية الموظفين من خلال التعرف التلقائي على الوجوه.

3. الرعاية الصحية

تعد الرعاية الصحية واحدة من الصناعات البارزة التي تعتمد على تقنيات الرؤية الحاسوبية. يجدير بالذكر أن تحليل الصور الطبية يُمكنه إنشاء صور تفصيلية للأعضاء والأنسجة، مما يساعد الأطباء على إجراء تشخيصات سريعة ودقيقة، وبالتالي تحسين نتائج العلاج وزيادة متوسط العمر المتوقع. على سبيل المثال:

• الكشف عن الأورام من خلال تحليل الشامات والتشوهات الجلدية.
• التحليل التلقائي للصور الشعاعية.
• اكتشاف الأعراض من خلال تحليل الصور الناتجة عن فحوصات الرنين المغناطيسي.

4. المركبات ذاتية القيادة

تعتمد المركبات ذاتية القيادة على تفضيلات الرؤية الحاسوبية للتعرف على الصور في الوقت الفعلي وإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد من خلال مجموعة من الكاميرات المتعددة المثبتة على مركبة مخصصة للقيادة الذاتية. يتيح لها تحليل الصور واستشعار وتعريف المشاة والعلامات المرورية والعوائق والمركبات الأخرى على الطريق.

في حالة المركبات شبه ذاتية القيادة، تُستخدم تقنيات التعلم الآلي (ML) في تتبع سلوك السائق. على سبيل المثال، يُراقب النظام علامات التشتت والتعب والنعاس من خلال تحليل موقف رأس السائق وتتبع حركة العين والجزء العلوي من الجسم. إذا اكتشفت التقنية علامات تحذيرية معينة، فإنها تقوم بتنبيه السائق وتقليل احتمالية حوادث القيادة.

5. في الزراعة

تقنيات الرؤية الحاسوبية تلعب دورًا مهمًا في تحسين أداء القطاع الزراعي، حيث تساهم في زيادة الإنتاجية وتقليل التكاليف من خلال تبني الأتمتة الذكية. تمكن التقنيات مثل التصوير الفضائي والتصوير بالطائرات بدون طيار من تحليل مساحات واسعة من الأراضي وتحسين ممارسات الزراعة. تساعد تطبيقات الرؤية الحاسوبية في أتمتة الأنشطة مثل مراقبة حالة الحقول الزراعية، واكتشاف أمراض النباتات، وقياس رطوبة التربة، وتوقع الأحوال الجوية وعوائد المحاصيل. إلى جانب ذلك، تعتبر مراقبة الحيوانات باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية استراتيجية أخرى مهمة في الزراعة الذكية.

الوظائف الشائعة التي يمكن أن تؤديها رؤية الكمبيوتر

دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة على الوظائف التي يمكن للرؤية الحاسوبية أن تنفذها الشركات والمؤسسات:

1. تصنيف البيانات:

تمكّن تقنيات الرؤية الحاسوبية أجهزة الكمبيوتر من تحليل الصور وتصنيف الكائنات أو الأشياء بدقة. تساعد في تمييز الفئات المختلفة، مثل التصنيف بين الأشجار والطائرات والمباني. على سبيل المثال، يمكن للكاميرات استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية للتعرف على الوجوه في الصور وتحديدها بدقة.

2. الكشف عن العناصر

الكشف عن العناصر هي مهمة الرؤية الحاسوبية تهدف إلى استشعار وتحليل الصور وتفسيرها. يُستخدم التصنيف لتحديد وتصنيف العناصر في الصور وتنظيمها بشكل دقيق. يُعتمد اكتشاف الكائنات بشكل كبير في العمليات الصناعية والتصنيعية للسيطرة على تطبيقات الأتمتة ومراقبة خطوط الإنتاج. كما يعتمد مُصنعو الكاميرات المنزلية المتصلة ومُقدمو الخدمات أيضًا على هذا الإجراء لمعالجة تدفقات الفيديو الحية من الكاميرات بهدف اكتشاف الأشخاص والأشياء في الوقت الفعلي وتقديم تنبيهات قابلة للتنفيذ للمستخدمين النهائيين.

3. تعقب الكائنات

تعتمد تقنية تعقب الكائنات على نماذج التعلم العميق لتحديد ومتابعة العناصر والكائنات التي تنتمي إلى فئات محددة. توفر هذه التقنية العديد من التطبيقات العملية عبر مجموعة متنوعة من الصناعات. واحدة من الخصائص الأساسية لتعقب الكائنات هي القدرة على اكتشاف الكائن نفسه؛ حيث يتم تحيين الكائن بمربع محيط يتم إنشاؤه حوله ويتم تخصيص معرف فريد (ID) له. يمكن تتبع هذا الكائن عبر مختلف الإطارات الزمنية. على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنية تعقب الكائنات لرصد حركة المرور في البيئات الحضرية، ومراقبة الأنشطة البشرية، وتحليل الصور الطبية.

4. التقسيم

في مجال رؤية الكمبيوتر، يشير التقسيم إلى خوارزمية تُستخدم لتحديد الكائنات عن طريق تقسيم الصورة إلى مناطق مختلفة باستناد إلى وحدات البكسل المرئية. بالإضافة إلى ذلك، يُساعد التقسيم على تبسيط الصورة، مما يشمل إنشاء شكل أو رسم توضيحي مفصل للعنصر لتحديد هويته. بفعل ذلك، يتمكن التقسيم أيضًا من التعرف على وجود أكثر من كائن في الصورة أو الإطار.

كمثال على ذلك، إذا وجدت صورة تحتوي على قطة وكلب، يمكن استخدام التقسيم للتعرف على الحيوانين. وبدلاً من إنشاء مربع حول الكائن كما يفعل اكتشاف الكائنات، يُستخدم التقسيم لتحليل وتقسيم وحدات البكسل المختلفة لتحديد شكل الكائن، مما يسهل عملية التحليل والتصنيف.

5. استرداد الصور بناءً على المحتوى

استرداد الصور بناءً على المحتوى هو تطبيق لتقنيات الرؤية الحاسوبية التي تهدف إلى البحث عن صور رقمية محددة داخل قواعد بيانات ضخمة. يتضمن هذا العملية تحليل البيانات الوصفية مثل العلامات والأوصاف والتسميات والكلمات الرئيسية. تُستخدم تقنيات الاسترداد الدلالي للبحث عن المحتوى المناسب باستخدام أوامر مثل "البحث عن صور للمباني".

الخاتمة

تعتبر الرؤية الحاسوبية مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب يُعنى بتطوير واستخدام التقنيات والأنظمة التي تمكِّن الأجهزة الحاسوبية من فهم وتحليل البيانات البصرية من الصور ومقاطع الفيديو بطريقة تشبه الإدراك البصري للإنسان. تهدف الرؤية الحاسوبية إلى تمكين الأنظمة الحاسوبية من استخراج المعلومات والمعرفة من البيانات البصرية والصور، وذلك من خلال تطوير أدوات وتقنيات تساعد في تحليل وفهم محتوى هذه الصور ومقاطع الفيديو.

تشمل تطبيقات الرؤية الحاسوبية العديد من المهام، مثل الكشف عن الكائنات والأشياء، تتبع الحركة، التصنيف والتصفية، التعرف على الوجوه، تحليل النصوص في الصور، والعديد من المهام الأخرى. تُستخدم هذه التقنيات في مجموعة واسعة من التطبيقات مثل الأمن والمراقبة، العلوم الطبية، التصوير الفضائي، الواقع المعزز، التصوير الطبي، والعديد من المجالات الأخرى حيث يمكن الاستفادة من تحليل البيانات البصرية لأغراض متعددة.

مقالات قد تهمك:

تعديل المقال