بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
اكتشف كيف تحول تقنية الذكاء الاصطناعي للرؤية الصور ومقاطع الفيديو إلى رؤى في الوقت الفعلي باستخدام أحدث النماذج ومجموعات البيانات وسير العمل الشامل في مختلف القطاعات.
كل يوم، تلتقط الكاميرات الموجودة في المصانع والمستشفيات والمدن والمركبات والأجهزة الاستهلاكية كميات هائلة من الصور ومقاطع الفيديو. هذا التدفق المستمر للبيانات المرئية يخلق إمكانيات جديدة، ولكنه يجعل من الصعب فهم ما يحدث واتخاذ الإجراءات بسرعة.
على سبيل المثال، يمكن أن تتغير التقاطعات المزدحمة أو الأماكن العامة المكتظة بالناس من لحظة إلى أخرى. إن مراقبة هذه البيئات يدويًا عملية بطيئة وغالبًا ما تكون غير دقيقة، خاصةً عندما تكون هناك حاجة لاتخاذ قرارات سريعة وموثوقة.
للتعامل مع مثل هذه المواقف، تحتاج الأنظمة إلى طريقة لفهم المعلومات المرئية فور ظهورها والاستجابة لها في الوقت الفعلي. وتتيح الرؤية الحاسوبية تحقيق ذلك من خلال تمكين الآلات من تحليل الصور ومقاطع الفيديو والتعرف على الأنماط واستخراج المعلومات المفيدة.
كانت أنظمة الرؤية الحاسوبية السابقة تعتمد على قواعد ثابتة، والتي كانت تعمل في بيئات خاضعة للرقابة، ولكنها غالبًا ما كانت تفشل عندما تتغير الظروف مثل الإضاءة أو زوايا الكاميرا. تعمل تقنية الرؤية الاصطناعية الحديثة على تحسين هذا النهج باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
بدلاً من مجرد التقاط أو تخزين الصور، تقوم هذه الأنظمة بتحليل البيانات المرئية في الوقت الفعلي، والتعلم من الأمثلة، والتكيف مع البيئات المتغيرة. وهذا يجعل الذكاء الاصطناعي البصري أكثر فعالية في المواقف الواقعية، ويسمح له بالتحسن بمرور الوقت مع استخدامه في المزيد من التطبيقات.
في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على ماهية الذكاء الاصطناعي البصري وكيف يمكن استخدامه لبناء سير عمل ذكي شامل. هيا بنا نبدأ!
ما هي الرؤية الاصطناعية؟
الرؤية الاصطناعية هي أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من فهم وتفسير الصور والفيديو. بعبارة أخرى، تقوم أنظمة الرؤية الاصطناعية بتحليل ما تراه واستخدام تلك المعلومات لدعم الإجراءات أو تحسين التنبؤات أو اتخاذ القرارات كجزء من سير عمل أكبر. على عكس الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يخلق محتوى جديدًا، تركز الرؤية الاصطناعية على فهم واستخراج المعلومات من البيانات المرئية الموجودة.
على سبيل المثال، تتطلب مراقبة النشاط في مصنع أو في مكان عام لفترات طويلة سرعة واتساقًا يصعب الحفاظ عليهما يدويًا. يمكن لأنظمة الرؤية الاصطناعية التعامل مع هذا التحدي من خلال تطبيق تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق للتعرف على الأنماط وتحديد التفاصيل ذات الصلة والاستجابة عند ظهور معلومات بصرية جديدة.
الشكل 1. مثال على استخدام الذكاء الاصطناعي البصري detect في الصورة (المصدر)
نظرًا لأن الصور ومقاطع الفيديو غالبًا ما يتم إنشاؤها بكميات كبيرة وبسرعة عالية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي البصري معالجة البيانات المرئية بشكل مستمر وتطبيق نفس القواعد على كل إطار. وهذا يجعل النتائج أكثر اتساقًا ويساعد الفرق على تحسين العمليات مع الحفاظ على الدقة مع تغير الظروف.
في الاستخدام الواقعي، عادةً ما تكون الذكاء الاصطناعي البصري جزءًا من نظام ذكاء اصطناعي شامل. فهو يربط نماذج الذكاء الاصطناعي البصري بمنطق اتخاذ القرار والأدوات الأخرى التي تعمل على النتائج. من خلال تحويل المدخلات البصرية إلى رؤى مفيدة، يمكن للذكاء الاصطناعي البصري أتمتة المهام الروتينية ودعم اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ثقة عبر العديد من تطبيقات الرؤية الحاسوبية.
كيف تعمل الرؤية الاصطناعية: الانتقال من البيانات المرئية إلى الرؤى القابلة للتنفيذ
إذن، كيف ينتقل النظام أو الجهاز من رؤية صورة أو مقطع فيديو إلى فهم ما يحدث واتخاذ قرار بشأن الخطوة التالية؟
تبدأ العملية بمدخلات بصرية من العالم الحقيقي، مثل الصور ومقاطع الفيديو ومقاطع الكاميرا الحية أو تدفقات المستشعرات. ونظرًا لأن هذه البيانات يمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا من حيث الجودة والإضاءة وزاوية الكاميرا، فعادةً ما تحتاج إلى إعدادها قبل تحليلها.
قد يشمل هذا الإعداد تغيير حجم الصور، وتعديل الإضاءة، وتنظيم إطارات الفيديو في تنسيق متسق. غالبًا ما يتم تضمين سياق إضافي، مثل الطوابع الزمنية أو موقع الكاميرا، لدعم تحليل أكثر دقة.
ثم يتم استخدام البيانات المعدة في إطار تعليمي يسمح للنظام بالتعرف على الأنماط البصرية. من خلال التدريب على الصور والفيديوهات المصنفة، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي البصري كيف تظهر الأشياء والأنماط والأحداث في ظروف مختلفة.
يشكل هذا الفهم المكتسب أساسًا للعديد من مهام الرؤية الحاسوبية الشائعة مثل اكتشاف الكائنات (تحديد الكائنات وتحديد مواقعها داخل الصورة) وتجزئة الحالات (فصل الكائنات الفردية وتصنيفها على مستوى البكسل). تم تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة للرؤية، مثل Ultralytics لدعم هذه المهام مع الحفاظ على السرعة والدقة في البيئات الواقعية.
بمجرد نشر النظام، تتم معالجة المدخلات المرئية بشكل مستمر كجزء من سير عمل شامل. يقوم النموذج بتحليل الصور والفيديو وإرسال مخرجاته إلى لوحات المعلومات أو أدوات الأتمتة أو أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى. في بعض الحالات، يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي البصري هذه النتائج لتشغيل الإجراءات أو دعم اتخاذ القرارات، مما يحول الفهم البصري إلى رؤى عملية وقابلة للتنفيذ.
تطور نماذج الرؤية والبنى
مع تعلمك المزيد عن الذكاء الاصطناعي للرؤية، قد تتساءل عن أهمية النماذج والبنى وكيف تؤثر على أداء النظام. تعد نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية حاسمة بالنسبة لابتكارات الرؤية الحاسوبية الحالية.
تستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي للرؤية إلى نموذج يحدد كيفية تحليل الصور ومقاطع الفيديو. يحدد النموذج ما يمكن للنظام التعرف عليه في مشهد ما ومدى كفاءة أدائه في ظل ظروف مختلفة.
مع تزايد تنوع وتعقيد تطبيقات الذكاء الاصطناعي البصري، استمرت نماذج الذكاء الاصطناعي البصري والبنى الأساسية لها في التطور لمواكبة التطورات وضمان سهولة استخدامها. كانت أنظمة الرؤية الحاسوبية المبكرة تتطلب من المهندسين تحديد ما يجب أن يبحث عنه النظام يدويًا، مثل حواف أو ألوان أو أشكال معينة.
كانت هذه الأساليب القائمة على القواعد تعمل بشكل جيد في البيئات الخاضعة للرقابة، ولكنها غالبًا ما كانت تفشل عندما تتغير الإضاءة أو تتفاوت جودة الكاميرا أو تصبح المشاهد أكثر تعقيدًا. تتبع نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة للرؤية نهجًا مختلفًا.
تتعلم العديد من النماذج مفتوحة المصدر الأنماط المرئية مباشرة من البيانات، مما يجعلها أكثر مرونة وأكثر ملاءمة للبيئات الواقعية حيث الظروف غير متوقعة. كما ساهمت التطورات في بنية النماذج في تبسيط طريقة معالجة الصور والفيديو، مما يسهل نشر هذه الأنظمة ودمجها في منصات الذكاء الاصطناعي البصرية العملية.
تعدYOLO Ultralytics YOLO مثالًا جيدًا على هذا التحول. تُستخدم نماذج مثل YOLO26 على نطاق واسع في مهام الكشف عن الأشياء التي تتطلب السرعة والاتساق، خاصة في تطبيقات الفيديو المباشر.
استكشاف المهام الأساسية للرؤية الاصطناعية
فيما يلي بعض المهام الأساسية للرؤية الحاسوبية التي تعتمد عليها أنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لفهم المعلومات المرئية وتبسيط البيئات الواقعية:
كشف الكائنات: تتيح هذه المهمة للنظام تحديد الكائنات الموجودة في صورة أو مقطع فيديو وتحديد مواقعها، وعادةً ما يتم ذلك عن طريق رسم مربعات تحيط بكل كائن.
تصنيف الصور: باستخدام هذا النهج، يتم تحليل الصورة بأكملها وتعيين علامة واحدة أو أكثر لها بناءً على محتواها العام، مما يساعد في تنظيم العناصر المرئية واتخاذ القرارات المستنيرة.
تجزئة المثيل: بالنسبة للمهام التي تتطلب دقة أكبر، تقوم هذه المهمة بتقسيم الصورة على مستوى البكسل لفصل الكائنات أو المناطق داخل المشهد.
تتبع الكائنات: في التطبيقات القائمة على الفيديو، تتيح هذه الإمكانية تتبع الكائنات عبر الإطارات مع الحفاظ على هويتها وحركتها بمرور الوقت.
تقدير الوضع: يحدد النقاط الرئيسية على الأشخاص أو الأشياء، مثل المفاصل أو النقاط المرجعية، لتحديد مواقعهم ووضعهم وحركتهم في البيئات الديناميكية.
الشكل 3. كشف المركبات وتعقبها باستخدام YOLO المصدر)
دور مجموعات البيانات في الذكاء الاصطناعي للرؤية
وراء كل نظام فعال للرؤية بالذكاء الاصطناعي توجد مجموعة بيانات منظمة بعناية. توفر مجموعات بيانات الرؤية بالذكاء الاصطناعي الصور ومقاطع الفيديو التي تتعلم منها نماذج الرؤية بالذكاء الاصطناعي، مما يساعدها على التعرف على الأشياء والأنماط والمشاهد في بيئات العالم الحقيقي.
تؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على دقة وموثوقية النظام. ولجعل البيانات المرئية مؤثرة، يتم توضيح مجموعات البيانات. وهذا يعني إضافة تفاصيل مهمة إلى كل صورة أو مقطع فيديو، مثل تسمية الكائنات أو تمييز مناطق معينة أو تعيين فئات.
إلى جانب العلامات، يمكن تضمين بيانات وصفية إضافية مثل الوقت والموقع ونوع المشهد للمساعدة في تنظيم البيانات وتحسين الفهم. عادةً ما يتم تقسيم مجموعات البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار حتى يمكن تقييم الأنظمة على أساس عناصر مرئية لم يسبق لها أن شاهدتها من قبل.
لعبت مجموعات البيانات الشائعة مثل ImageNet و COCO و Open Images دورًا رئيسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي للرؤية من خلال توفير مجموعات كبيرة ومتنوعة من الصور المصنفة. ومع ذلك، لا يزال جمع البيانات من العالم الحقيقي أمرًا صعبًا.
التحيز، والثغرات في التغطية، والبيئات المتغيرة باستمرار تجعل من الصعب إنشاء مجموعات بيانات تعكس الظروف الحقيقية. إن الحصول على التوازن الصحيح للبيانات على نطاق واسع هو المفتاح لبناء أنظمة رؤية اصطناعية موثوقة.
نظرة على حالات استخدام مختلفة للذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية
الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي البصري، دعونا نستعرض كيفية استخدامه في التطبيقات الواقعية. في العديد من الصناعات، يساعد الذكاء الاصطناعي البصري الفرق على التعامل مع المهام البصرية على نطاق واسع، مما يؤدي إلى استجابات أسرع وعمليات أكثر كفاءة.
فيما يلي بعض الطرق الشائعة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية في مختلف القطاعات:
التصنيع: في المصنع، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لمراقبة المنتجات أثناء مرورها بكل مرحلة من مراحل الإنتاج. يمكنه اكتشاف العيوب أو الأجزاء المفقودة أو التناقضات في وقت مبكر، مما يساعد الفرق على تقليل إعادة العمل والحفاظ على الجودة وتجنب التوقف غير المتوقع.
التجزئة: في مساحات البيع بالتجزئة، يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي البصري track المخزون والتحقق track حالة الرفوف وتقليل الخسائر. من خلال تحليل الصور داخل المتجر، يمكن لهذه الأنظمة أن تسهل على الموظفين فهم ما يحدث في المتجر وإجراء تعديلات أسرع للحفاظ على سير العمليات بسلاسة.
الرعاية الصحية: يمكن أن تدعم تقنية الرؤية الاصطناعية المتخصصة في الرعاية الصحية المهنيين في هذا المجال من خلال المساعدة في مراجعة الصور الطبية، مثل الفحوصات أو نتائج الاختبارات. ويمكنها تحديد المناطق التي قد تحتاج إلى مزيد من الاهتمام، مما يتيح للأطباء العمل بكفاءة أكبر مع إبقاء القرارات النهائية في أيدي البشر.
النقل والمدن الذكية: على الطرق وفي الأماكن العامة، تساعد تقنية الرؤية الاصطناعية المدن على مراقبة حركة المرور، detect والارتقاء بمستوى السلامة إلى مستوى أعلى. ويتيح التحليل الفوري للصور الملتقطة بالكاميرات الاستجابة بسرعة أكبر للتغيرات في الظروف، ويدعم إدارة أفضل للبنية التحتية الحضرية.
الشكل 4. مراقبة المنتجات الآلية باستخدام الذكاء الاصطناعي البصري في التصنيع (المصدر)
إيجابيات وسلبيات أدوات الذكاء الاصطناعي للرؤية
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي البصري في التطبيقات الواقعية:
قابلية التوسع عبر حالات الاستخدام: بمجرد تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي البصري، يمكن نشرها عبر مواقع أو تطبيقات متعددة مع تغييرات طفيفة.
مساعدة أسرع من الذكاء الاصطناعي: من خلال تحليل الصور ومقاطع الفيديو فور التقاطها، يمكن للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي البصري تقديم رؤى في الوقت الفعلي تدعم الاستجابات الأسرع واتخاذ قرارات أفضل.
يمكن دمجها بسهولة في سير العمل الحالي: يمكن ربط مخرجات Vision AI بأنظمة التوزيع أو لوحات المعلومات أو خطوط الأتمتة.
على الرغم من هذه المزايا، هناك قيود يمكن أن تؤثر على أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي للرؤية. فيما يلي بعض العوامل التي يجب أخذها في الاعتبار:
الاعتماد على جودة البيانات وتوافرها: تعتمد أنظمة الرؤية الاصطناعية بشكل كبير على مجموعات بيانات كبيرة ومعدة جيدًا. قد يستغرق جمع البيانات المرئية عالية الجودة وصيانتها وقتًا طويلاً وتكلفة باهظة.
الحساسية تجاه التغيرات البيئية: قد ينخفض الأداء عند تحرك الكاميرات أو تغير الإضاءة أو تغير المشاهد بشكل كبير دون إعادة التدريب أو التعديل.
متطلبات الحوسبة والبنية التحتية: قد يتطلب تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي البصري، خاصة في الوقت الفعلي أو على نطاق واسع، موارد حوسبة كبيرة وأجهزة متخصصة.
النقاط الرئيسية
تقوم Vision AI بتحويل الصور ومقاطع الفيديو إلى معلومات مفيدة يمكن للأنظمة فهمها واستخدامها. وهذا يساعد على أتمتة المهام البصرية ويدعم اتخاذ قرارات أسرع وأكثر موثوقية. وتعتمد فعاليتها على الجمع بين النماذج القادرة ومجموعات البيانات عالية الجودة وسير العمل المصمم جيدًا.
