12 حالة استخدام للصور الجوية مدعومة بالرؤية الحاسوبية

كل يوم، تلتقط الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية صوراً للمزارع والمدن والسواحل والغابات والبنية التحتية. ومن منظور عين الطائر، يمكنها التقاط تغييرات طفيفة ولكنها مهمة، مثل النمو غير المتكافئ للمحاصيل، وزيادة الازدحام المروري، وتغير خطوط السواحل، أو النشاط في المناطق الخاضعة للمراقبة. 

العديد من هذه الإشارات ناتجة عن النشاط البشري، ولكن غالبًا ما يصعب detect الأرض. تتيح الصور الجوية إمكانية مراقبة هذه البيئات بوضوح، حتى في المواقع النائية أو الخطرة. 

ومع ذلك، مع تزايد حجم البيانات المجمعة، لم تعد الرؤية وحدها كافية. يمكن للتطبيقات واسعة النطاق مثل الزراعة أو المراقبة الحضرية أن تولد آلاف الصور، مما يجعل المراجعة اليدوية بطيئة وتستغرق جهدًا كبيرًا وغير عملية.

توفر تقنية الرؤية الحاسوبية بديلاً أفضل من خلال أتمتة عملية التحليل والمراجعة هذه. الرؤية الاصطناعية هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) يمكّن الآلات من تفسير وفهم البيانات المرئية. على وجه الخصوص، يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية detect classify ورسم حدود دقيقة، track عبر كميات هائلة من الصور الجوية في الوقت الفعلي، مما يتيح مراقبة التغييرات بشكل متسق وقابل للتطوير.

في هذه المقالة، سوف نستكشف الأسباب التي تجعل الرؤية الحاسوبية ضرورية لأنظمة التصوير الجوي الذكية، وسنستعرض 12 حالة استخدام للتصوير الجوي حيث يمكن تحويل البيانات المرئية إلى معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ. هيا بنا نبدأ!

تحويل الصور الجوية إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام الرؤية الحاسوبية

تولد أنظمة التصوير الجوي كميات هائلة من البيانات المكانية. على سبيل المثال، يمكن لطائرة بدون طيار تحلق فوق مدينة ما التقاط آلاف الصور الجوية عالية الدقة لأحياء المدينة والأنشطة البشرية. 

وبالمثل، يمكن أن توفر صور الأقمار الصناعية تدفقًا مستمرًا من البيانات المرئية. وقد يكون من الصعب مراجعة هذه البيانات يدويًا. غالبًا ما يتعين إجراء تحليل الصور بسرعة ودقة، خاصةً عندما يتعلق الأمر بحالات الاستخدام مثل تقييم أضرار الزلازل، حيث يكون الوقت عاملاً حاسمًا. 

تسهل الرؤية الحاسوبية التعامل مع هذه البيانات من خلال تحويل صور الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية إلى معلومات يمكن للآلة فهمها. تعمل حلول الرؤية الاصطناعية عن طريق إدخال البيانات المرئية الملتقطة في نماذج الرؤية الحاسوبية، التي تقوم بعد ذلك بأداء مهام رؤية متنوعة. وتشمل هذه المهام اكتشاف الأجسام، ورسم خرائط للمناطق الكبيرة ذات الأهمية، وتتبع التغيرات بمرور الوقت. 

تم تصميم نماذج مثل Ultralytics لمهام الرؤية في الوقت الفعلي مثل اكتشاف الكائنات وتقسيم الحالات وتتبع الكائنات. يمكنها معالجة الصور بكفاءة على الأجهزة الصغيرة أو عبر مناطق جغرافية واسعة، مما يجعل من الممكن تحويل البيانات الجوية الحية إلى رؤى قابلة للتنفيذ فور التقاطها.

مهام الرؤية الحاسوبية الأساسية لحالات استخدام الصور الجوية

فيما يلي نظرة فاحصة على بعض مهام الرؤية الحاسوبية الشائعة المستخدمة لاستخراج رؤى مفيدة من الصور الجوية:

• تصنيف الصور: تخصص هذه المهمة تسميات للصور بأكملها، مثل أنواع المحاصيل أو فئات الغطاء الأرضي أو الظروف البيئية، مما يسهل تنظيم وتصفية مجموعات البيانات الجوية الكبيرة.
• كشف الأجسام: يمكن تحديد عناصر معينة ذات أهمية، بما في ذلك الأشخاص والمركبات والمباني والحيوانات، وتحديد مواقعها داخل الصورة باستخدام ميزة كشف الأجسام. تشكل هذه المهمة الأساس للعديد من سير عمل التحليل الجوي.
• تقسيم الحالات: يمكن استخدامه لرسم حدود دقيقة للأجسام على مستوى البكسل، وهو أمر ضروري لتطبيقات مثل الزراعة ومراقبة البيئة التي تتطلب قياسات مفصلة للمساحة.
• تتبع الكائنات: بناءً على الكشف، يتتبع تتبع الكائنات الكائنات المحددة عبر إطارات أو فترات زمنية متعددة. يوفر هذا نظرة ثاقبة على أنماط الحركة والتغيرات بمرور الوقت، وهو أمر بالغ الأهمية لمراقبة المشاهد الديناميكية.

الكشف عن المربعات المحيطة الموجهة (OBB): فيما يتعلق بالصور الجوية التي تظهر فيها الأجسام من زوايا مختلفة، يمكن للمربعات المحيطة الموجهة التقاط اتجاه الأجسام وشكلها بدقة أكبر، مما يحسن جودة الكشف عن الأجسام مثل السفن والمركبات والبنية التحتية.

12 حالة استخدام حقيقية للصور الجوية مدعومة بالرؤية الحاسوبية

الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل للرؤية الحاسوبية في الصور الجوية، دعونا نناقش بعض التطبيقات الواقعية للصور الجوية التي يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية فيها.

1. إدارة الري والزراعة الدقيقة

غالبًا ما تتطور مشكلات المياه ببطء وتمر دون أن يلاحظها أحد في مجال الزراعة. يمكن أن تتراكم مشكلات مثل تسرب مياه الري والتوزيع غير المتكافئ للمياه وإجهاد المحاصيل المائي بمرور الوقت دون ظهور علامات واضحة. وبحلول الوقت الذي تصبح فيه أضرار المحاصيل مرئية، يكون المزارعون قد فقدوا محصولهم.

يمكن استخدام الصور الجوية لمراقبة الأراضي الزراعية بأكملها في وقت واحد. من الأعلى، يصبح من السهل جدًا detect التغيرات في صحة المحاصيل ورطوبتها detect بالفحص الأرضي.

يمكن تحليل هذه البيانات بواسطة الرؤية الحاسوبية لفصل مناطق المحاصيل detect مثل البقع الجافة أو المناطق المروية بشكل مفرط. وهذا يتيح اتخاذ إجراءات مبكرة، واستخدام المياه بشكل أفضل، وزيادة غلة المحاصيل بتكلفة أقل.

2 - تقييم الأضرار الناجمة عن الزلازل والانهيارات الأرضية

حتى التأخير الطفيف في اتخاذ القرار يمكن أن يؤثر سلبًا على جهود الإنقاذ والاستجابة أثناء الكوارث الطبيعية. غالبًا ما تؤدي الكوارث مثل الزلازل والانهيارات الأرضية إلى عدم استقرار المباني وانسداد الطرق، مما يعقد جهود الإنقاذ بجعل بعض المناطق غير قابلة للوصول. وهذا يمكن أن يجعل عمليات التفتيش الأرضية التقليدية بطيئة وخطيرة أو مستحيلة في بعض الأحيان.

يتيح الاستشعار عن بعد بواسطة البيانات الجوية والصور الفضائية لفرق الاستجابة رؤية سريعة وواسعة النطاق للمناطق المتضررة. في غضون دقائق، يمكنهم رؤية المباني المنهارة والطرق المتضررة والمناطق الأكثر تضرراً دون الحاجة إلى الانتظار للوصول إليها فعلياً.

يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية أن توفر دعماً إضافياً لفرق الإنقاذ من خلال استخدام هذه البيانات الجوية لتحديد الهياكل المتضررة والطرق المسدودة. يمكن تدريب الأنظمة المدمجة مع نماذج مثل Ultralytics على detect والحطام وعوائق الطرق مباشرة من الصور الجوية. وهذا يساعد فرق الإنقاذ على الاستجابة بشكل أسرع وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية أثناء إدارة الكوارث.

3. تدقيق الامتثال للمدن الذكية وكشف التغييرات

غالبًا ما تحدث الانتهاكات الحضرية، مثل إلقاء النفايات بشكل غير قانوني وإساءة استخدام الأراضي والتعدي على الأماكن العامة، دون أن يلاحظها أحد. وبحلول الوقت الذي يتم ملاحظتها على أرض الواقع، يكون المشكل قد انتشر على الأرجح في مناطق متعددة.

تسهل الصور الجوية مراقبة مثل هذه المشكلات في المناطق الحضرية. على سبيل المثال، توفر الصور الجوية المنتظمة الملتقطة بواسطة الطائرات بدون طيار رؤية واضحة وحديثة للشوارع والأراضي المفتوحة والأماكن العامة التي يصعب الوصول إليها من خلال عمليات التفتيش اليدوية.

يمكن استخدام نماذج الرؤية الاصطناعية لتحليل هذه الصور الجوية detect مواقع detect والمنشآت غير المصرح بها. عند دمجها مع نظم المعلومات الجغرافية (GIS) وبيانات تقسيم المناطق، يمكن لمسؤولي المدينة track المخالفات بمرور الوقت، وتحديد المناطق المماثلة، وتطبيق قواعد الصيانة بشكل أكثر فعالية.

4. شبكة الطرق وتحليل حركة المرور

تعد إدارة شبكات الطرق أمراً صعباً عندما تعتمد الرؤية بشكل كامل على أجهزة الاستشعار الأرضية والكاميرات الثابتة. على الرغم من أنها يمكن أن تسلط الضوء على نقاط معينة مثيرة للقلق على الطريق، إلا أنها تعاني من صعوبة في التقاط سلوك حركة المرور في المدينة بأكملها.

تحل الصور الجوية عالية الدقة هذه المشكلة من خلال عرض الطرق والتقاطعات وحركة المرور في صورة واحدة. باستخدام هذه الطريقة، يصبح من السهل detect وتراكم حركة المرور والوقوف غير القانوني للسيارات مقارنة بالأنظمة الأرضية. عندما يتم دمج الأنظمة الجوية مع نماذج الرؤية مثلYOLO يمكنها المساعدة في تحليل حركة المرور على مساحات واسعة. 

5. مسح الممتلكات وتقييم العقارات

تعد القياسات الدقيقة أمرًا ضروريًا عند مسح الأراضي والمباني لأغراض التقييم أو التخطيط أو التنظيم. قد تستغرق عمليات المسح اليدوية وقتًا طويلاً، خاصةً في حالة العقارات الكبيرة أو التي يصعب الوصول إليها، وقد تؤدي حتى التناقضات الصغيرة إلى تأخيرات أو أعمال متابعة.

تساعد الطائرات بدون طيار والمنصات الجوية الأخرى في التقاط صور حديثة للممتلكات من أعلى. عند دمجها مع التصوير المساحي الضوئي وتقنية LiDAR، يمكن لهذه الصور إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد مفصلة للأرض والهياكل المحيطة، مما يقلل من الحاجة إلى زيارات متكررة للموقع.

تدعم الرؤية الحاسوبية هذه العملية من خلال المساعدة في مهام مثل تحديد ملامح الممتلكات المرئية، وتحديد الحدود التقريبية، وقياس المسافات أو المساحات من الصور. عادةً ما يتم مراجعة هذه النتائج والتحقق من صحتها من قبل المساحين، مما يساعد الفرق على العمل بكفاءة أكبر مع الحفاظ على الدقة.

6. التصوير الجوي لرواية القصص بطريقة سينمائية أكثر

في بعض الحالات، يمكن أن تحد أدوات صناعة الأفلام التقليدية مثل حوامل الكاميرات والرافعات من كيفية التقاط بعض اللقطات، خاصةً عندما تكون هناك حاجة إلى مناظر واسعة أو حركة سريعة وديناميكية. تساعد الطائرات بدون طيار في التغلب على هذه القيود من خلال تمكين التقاط لقطات جوية سلسة عبر مساحات واسعة. 

فهي تمنح صانعي الأفلام حرية التقاط مناظر طبيعية شاسعة ومشاهد حركة معقدة ولقطات تتبع من أعلى يصعب تحقيقها من الأرض. يمكن أيضًا استخدام الطائرات بدون طيار المزودة برؤية حاسوبية track في الصور عالية الدقة، مما يسمح للكاميرا بمتابعة الأجسام المتحركة مثل المركبات بسلاسة. وهذا يقلل من الحاجة إلى التحكم اليدوي المستمر ويساعد الطاقم على التقاط لقطات سينمائية ثابتة بشكل أكثر كفاءة.

7 - مراقبة الحدود والمحيط الخارجي

قد يكون مراقبة المناطق الحدودية والمحيطة الكبيرة أمراً صعباً بسبب اتساع المساحة، والمواقع النائية، ومحدودية الوصول البري. غالباً ما يتطلب الحفاظ على تغطية متسقة في هذه المناطق موارد كبيرة، وقد لا يزال هناك ثغرات في الرؤية.

يمكن أن تكون أنظمة التصوير الجوي وسيلة قابلة للتطوير لتحسين الوعي بالوضع في مناطق واسعة. يمكن للطائرات بدون طيار والمنصات الجوية الأخرى جمع صور توفر رؤية مستمرة دون الحاجة إلى التواجد المستمر على الأرض. 

يمكن استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية لتحليل هذه البيانات من أجل تحديد أنماط الحركة، مثل الأشخاص أو المركبات، track بمرور الوقت، وتسليط الضوء على الأنشطة غير العادية. وهذا يساعد المؤسسات على تحسين أوقات الاستجابة وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية.

8 - رصد أعداد الحيوانات البرية

يمكن أن تؤدي عمليات المسح التقليدية للحياة البرية، مثل الدوريات البرية أو الرحلات الجوية على ارتفاع منخفض، إلى إزعاج الحيوانات وغالبًا ما تؤدي إلى ثغرات في جمع البيانات، خاصة في الموائل الكبيرة أو النائية. كما قد يكون من الصعب توسيع نطاق هذه الأساليب بشكل متسق بمرور الوقت.

تعد الأنظمة الجوية طريقة أقل تدخلاً لمراقبة الحياة البرية. تتيح الطائرات بدون طيار المزودة بأجهزة استشعار متعددة الأطياف للفرق مراقبة الحيوانات من مسافة بعيدة وتدعم جمع البيانات بشكل أكثر اتساقًا، حتى في ظروف الغطاء النباتي الكثيف أو الإضاءة المنخفضة. 

يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية بعد ذلك تحليل هذه الصور للمساعدة في مهام مثل اكتشاف الحيوانات وعدها، ومساعدة الفرق على تخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية، واتخاذ قرارات مستنيرة لحماية الموائل وجهود الحفاظ عليها.

9. تحسين سلامة المناجم من خلال المراقبة الجوية

غالبًا ما تتضمن مواقع التعدين آلات ثقيلة وتضاريس متغيرة، مما قد يجعل عمليات الفحص الروتينية تستغرق وقتًا طويلاً. كما أن الاعتماد على عمليات الفحص الأرضية فقط قد يتطلب الوصول إلى الموقع بشكل أكثر تكرارًا.

تتيح الصور الفضائية والجوية للمفتشين والمشغلين رؤية مواقع التعدين بأكملها من أعلى. هذه الرؤية الأوسع نطاقًا تسهل مراقبة التغيرات في حدود الحفر وطرق النقل والمخزونات ومواقع المعدات مقارنةً بالفحوصات على مستوى الأرض. 

تدعم الرؤية الحاسوبية هذه العملية من خلال الكشف عن العناصر المرئية وتحديدها، مثل المركبات والمخزونات وطرق النقل وحدود الحفر. وهذا يتيح للفرق تركيز عمليات التفتيش على مواقع محددة، وتقليل الزيارات غير الضرورية للموقع، والحفاظ على مراقبة سلامة متسقة.

10 - كشف حرائق الغابات وتحليل انتشارها

يمكن أن تنتشر حرائق الغابات بسرعة، وأحيانًا بسرعة أكبر من قدرة فرق الإطفاء الأرضية على الاستجابة. وبحلول الوقت الذي يتم فيه الإبلاغ عن الحرائق، قد تكون مساحات شاسعة قد تأثرت بالفعل. 

باستخدام الطائرات بدون طيار وأنظمة التصوير بالأقمار الصناعية، أصبح من السهل detect في وقت مبكر في مناطق الغابات الشاسعة. كما أنها تدعم مراقبة البيئة، حتى في المناطق التي يصعب الوصول إليها براً.

على وجه التحديد، يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية detect واللهب track انتشار الحرائق بمرور الوقت. يمكن لهذه الأنظمة أيضًا دعم التقييم السريع للأضرار، مما يساعد فرق الاستجابة على التصرف بسرعة أكبر والحد من التأثير طويل المدى.

11 - مراقبة الموانئ والمرافئ

تتعامل الموانئ مع حركة السفن المستمرة والجداول الزمنية الضيقة والمساحة المحدودة، مما يجعل من الصعب رؤية كل ما يحدث في وقت واحد. غالبًا ما تفوت طرق المراقبة التقليدية الأنشطة في الوقت الفعلي، مثل حركة الحاويات أو تراكم حركة المرور.

توفر الصور الجوية أو صور الطائرات بدون طيار طريقة بسيطة للحصول على رؤية واضحة لعمليات الميناء من أعلى. يمكنها إظهار مواقع السفن، وكيفية حركة المرور، وأماكن الازدحام في الميناء. يمكن لـ Vision AI بعد ذلك تحليل هذه الصور track واكتشاف الازدحام مبكرًا، مما يساعد الموانئ على إدارة حركة المرور بشكل أكثر سلاسة والحفاظ على كفاءة العمليات.

12 - كشف التسربات النفطية

يصعب تحديد التسربات النفطية في مراحلها المبكرة، خاصة في المناطق البحرية الشاسعة. وبحلول الوقت الذي يتم الإبلاغ عنها، قد يكون التسرب قد انتشر بالفعل وألحق الضرر بالنظام البيئي المحيط.

توفر طائرات الدرونز رؤية شاملة توفر صوراً واضحة للمياه المفتوحة. ونتيجة لذلك، يصبح من السهل رؤية التغيرات في لون السطح وملمسه من ارتفاع أعلى. 

يمكن تحليل هذه الصور باستخدام الرؤية الحاسوبية detect segment في وقت مبكر track انتشارها. وهذا يعني احتواءها بشكل أسرع ويساعد على تقليل الأضرار طويلة الأجل التي تلحق بالنظم الإيكولوجية البحرية.

النقاط الرئيسية

عند دمجها مع الرؤية الحاسوبية، تصبح الصور الجوية أكثر من مجرد صور ثابتة وتبدأ في تقديم رؤى عملية. مع تزايد حجم البيانات، أصبحت هذه الأنظمة أسرع وأكثر آلية، حيث يتم إجراء التحليل في وقت أقرب إلى وقت التقاط الصور. هذا التحول ينقل الصور الجوية من مجرد ملاحظة بسيطة إلى اتخاذ قرارات أكثر استنارة وفي الوقت المناسب.

انضم إلى مجتمعنا المتنامي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي. اكتشف رؤية الحاسوب في مجال التصنيع والذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية من خلال زيارة صفحات الحلول الخاصة بنا. لتبدأ البناء باستخدام رؤية الحاسوب، تحقق من خيارات الترخيص لدينا.