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
عندما تعبر الطريق وترى سيارة قادمة نحوك، يمكنك على الفور معرفة المسافة التقريبية التي تفصلك عنها. هذا الحكم السريع، الذي يكاد يكون غريزيًا، يرجع إلى فهم مكاني لمحيطك. بناءً على هذا الإحساس، يمكنك أن تقرر ما إذا كنت ستسرع أو تتوقف أو تواصل المشي.
وبالمثل، رؤية الكمبيوتر هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكّن الآلات من تطوير فهم لمحيطها من خلال تفسير البيانات المرئية. تمامًا كما يمكنك تقييم قرب سيارة لاتخاذ قرارات سريعة، يمكن لنماذج رؤية الكمبيوتر تحليل الصور ومقاطع الفيديو، مما يساعد الآلات على استشعار العالم من حولها والتفاعل معه.
على سبيل المثال Ultralytics YOLO11 هو نموذج رؤية حاسوبية يمكنه detect track الأجسام في الصور ومقاطع الفيديو في الوقت الفعلي. ببساطة، يعمل YOLO11 من خلال النظر إلى الصورة بأكملها مرة واحدة، بدلاً من النظر إلى أجزاء منها، مما يجعله أسرع وأكثر كفاءة. ويمكنه أيضًا التعامل مع مهام الرؤية الحاسوبية مثل تجزئة المثيل وتقدير الوضعية وتصنيف الصور.
وعلى وجه الخصوص، يمكن استخدام قدرات YOLO11 لحساب المسافة التي تفصل بين الأجسام بعضها عن بعض، وهو أمر مفيد في العديد من المجالات مثل التصنيع وتجارة التجزئة وإدارة الحشود، مما يساعد على تحسين السلامة والكفاءة.
في هذه المقالة، سنستكشف كيف يمكن استخدام YOLO11 لحساب المسافة في تطبيقات الرؤية الحاسوبية، وسبب أهميته، وتأثيره في مختلف الصناعات.
الشكل 1. مثال على استخدام YOLO لحساب مسافة هبوط الطائرة.
نظرة عامة على حساب المسافة في رؤية الكمبيوتر
يتضمن حساب المسافة في رؤية الكمبيوتر اكتشاف وتحديد وقياس وحدات البكسل بين كائنين في الصورة. البكسل هي الوحدات الفردية التي تشكل صورة رقمية، وتمثل كل منها نقطة واحدة بقيمة لون أو كثافة معينة.
لتحويل قياسات البكسل إلى مسافات واقعية، فإن المعايرة هي المفتاح. يمكنك التفكير في الأمر على أنه استخدام مسطرة لقياس شيء ما ثم استخدام هذا القياس لفهم حجم الكائنات الأخرى. من خلال الإشارة إلى الكائنات ذات الأحجام المعروفة، تخلق المعايرة رابطًا بين وحدات البكسل والمسافات المادية الفعلية.
دعنا نلقي نظرة على مثال لنرى كيف يعمل هذا. في الصورة أدناه، العملة هي الكائن المرجعي، وحجمها (0.9 بوصة × 1.0 بوصة) معروف. من خلال مقارنة قياسات البكسل للأشياء الأخرى بحجم العملة، يمكننا حساب حجمها في العالم الحقيقي.
الشكل 2. يمكن استخدام عملة معدنية كمرجع لقياس الحجم الحقيقي للأشياء الأخرى.
ومع ذلك، يتم حساب المسافة في مستوى ثنائي الأبعاد (2D)، مما يعني أنه يقيس فقط المسافات الأفقية والرأسية بين الكائنات. يختلف هذا عن تقدير العمق، الذي يقيس المسافة بين الكائنات في الفضاء ثلاثي الأبعاد، بما في ذلك المسافة بينها وبين الكاميرا.
في حين أن كاميرات العمق يمكنها قياس العمق الحقيقي وإعطاء معلومات مكانية أكثر تفصيلاً، إلا أنه في كثير من الحالات، تكون مسافة معايرة بسيطة كافية. على سبيل المثال، معرفة المسافة بين الكائنات في مستوى ثنائي الأبعاد يعمل بشكل جيد لمهام مثل تتبع الكائنات أو إدارة قوائم الانتظار، لذلك لا يلزم تقدير العمق في هذه الحالات.
فهم كيفية عمل حساب المسافة باستخدام YOLO11
بعد ذلك، دعنا نتعرف على كيفية حساب المسافة بين جسمين باستخدام دعم YOLO11 لاكتشاف الأجسام وتتبعها. إليك التفاصيل
اكتشاف الأجسام وتتبعها: يمكن استخدام YOLO11 detect الأجسام من خلال التعرف عليها في إطار وتتبع حركتها عبر إطارات الفيديو. يقوم بتعيين معرف track فريد لكل جسم، مما يسمح للنظام بمراقبة موقعه وحركته خلال الفيديو.
المربعات المحددة: يتم رسم المربعات المحددة حول الأجسام المكتشفة بناءً على نتائج اكتشاف الأجسام في YOLO11والتي تحدد موقعها في الصورة.
تحديد الأجسام: يمكن تحديد كائنين للتركيز عليهما، ويقوم YOLO11 بتحديث المربعات المحددة أثناء تحرك الكائنات في الوقت الفعلي.
حساب المركز: يتم حساب المراكز (النقاط المركزية للمربعات المحيطة بالكائنين) بناءً على إحداثيات زوايا المربع المحيط، مما يمثل مواقع الكائنات.
حساب المسافة: يمكن بعد ذلك استخدام مراكز الجسمين لحساب مسافة إقليدس بينهما. المسافة الإقليدية هي المسافة المستقيمة بين نقطتين في مستوى ثنائي الأبعاد، ويتم حسابها باستخدام الاختلافات في كل من الاتجاهين الأفقي والرأسي. يوفر هذا المسافة بين الجسمين بالبكسل.
من المهم أن تضع في اعتبارك أن المسافات المحسوبة باستخدام هذه الطريقة هي مجرد تقديرات لأنها تستند إلى قياسات البكسل ثنائية الأبعاد.
الشكل 3. استخدام Ultralytics YOLO detect شخص وحساب المسافات.
تأثير تقدير المسافة YOLO
وبالنظر إلى أن حساب المسافات باستخدام YOLO11 هو أمر تقديري، فقد تتساءل: أين يمكن استخدام ذلك، وكيف يمكن أن يحدث فرقاً؟
نظرًا لاستخدام المعايرة للوصول إلى تقديرات المسافة هذه، فهي دقيقة بما يكفي للمساعدة في العديد من المواقف العملية. تُعد تقديرات المسافة في YOLO11مفيدة بشكل خاص في البيئات الديناميكية، مثل المستودعات، حيث تكون الأجسام في حركة مستمرة وتكون التعديلات في الوقت الفعلي ضرورية للحفاظ على سير الأمور بسلاسة.
أحد الأمثلة المثيرة للاهتمام هو استخدام YOLO11 track الطرود على الحزام الناقل وتقدير المسافة بينها في الوقت الفعلي. يساعد ذلك مديري المستودعات على التأكد من أن الطرود متباعدة بشكل صحيح، مما يمنع التصادم ويحافظ على سير الأمور بسلاسة.
في مثل هذه الحالات، ليست هناك حاجة دائمًا إلى مسافة دقيقة. عادةً ما يتم تعيين نطاق أو عتبة للمسافة المثالية، لذلك يعمل التقدير بشكل جيد لهذه الأنواع من التطبيقات.
الشكل 4. اكتشاف الحزم باستخدام YOLO11 وحساب المسافة بينها.
حساب المسافة في تطبيقات رؤية الكمبيوتر
يمكن أن تستفيد تطبيقات الرؤية الحاسوبية المختلفة من حساب المسافة بين الأجسام باستخدام YOLO11. في تحليلات البيع بالتجزئة، على سبيل المثال، يساعد في تحسين إدارة طوابير الانتظار من خلال تتبع مواقع العملاء في الوقت الفعلي. وهذا يجعل من الممكن للشركات تخصيص الموارد بشكل أفضل، وتقليل أوقات الانتظار، وخلق تجربة تسوق أكثر سلاسة. من خلال ضبط مستويات التوظيف وإدارة تدفق العملاء بشكل ديناميكي، يمكن للمتاجر منع الازدحام وتحسين استخدام المساحة.
وبالمثل، في إدارة حركة المرور، يساعد تقدير المسافة في مراقبة التباعد بين المركبات وتحليل أنماط حركة المرور. ويمكن استخدام ذلك detect السلوكيات الخطيرة، مثل التجاوز من الخلف، وتعديل إشارات المرور للحفاظ على انسيابية حركة المرور. يمكن أن يساعد في جعل الطرق أكثر أماناً من خلال تحديد المشكلات المحتملة وتحسين إدارة حركة المرور بشكل عام في الوقت الفعلي.
الشكل 5. يمكن استخدام حساب المسافة المعتمد على الرؤية لمراقبة حركة المرور.
ظهر استخدام فريد آخر لهذه التقنية خلال جائحة COVID-19 عندما ساعدت في تعزيز التباعد الاجتماعي. فقد تأكدت من أن الناس حافظوا على مسافة آمنة في الأماكن العامة والمتاجر والمستشفيات، مما قلل من خطر انتشار الفيروس.
من خلال تتبع المسافات في الوقت الفعلي، يمكن إرسال تنبيهات عندما يكون الأفراد قريبين جدًا، مما يسهل على الشركات ومقدمي الرعاية الصحية الاستجابة بسرعة والحفاظ على بيئة أكثر أمانًا للجميع.
إيجابيات وسلبيات حساب المسافة في رؤية الحاسوب
الآن بعد أن ناقشنا بعض تطبيقات حساب المسافة باستخدام الرؤية الحاسوبية، إليك نظرة فاحصة على الفوائد المرتبطة بذلك:
الأتمتة: يمكن للرؤية الاصطناعية أتمتة مهام حساب المسافة التي تتطلب بخلاف ذلك تتبعًا يدويًا، مما يقلل من الخطأ البشري وتكاليف العمالة مع زيادة الإنتاجية.
تحسين الموارد: من خلال معرفة التباعد التقريبي وتقارب العناصر، يمكن تحسين الموارد (مثل الموظفين أو الآلات)، مما يقلل الهدر ويحسن سير العمل.
الحد الأدنى من تعقيد الإعداد: بمجرد الإعداد، تكون أنظمة حساب المسافة التي تدعم الرؤية منخفضة الصيانة نسبيًا وتتطلب تدخلًا بشريًا أقل مقارنة بالأنظمة الأخرى التي تعتمد على الإدخال اليدوي أو الآلات المعقدة.
على الرغم من هذه المزايا، هناك أيضًا بعض القيود التي يجب وضعها في الاعتبار عند تطبيق هذه الأنظمة. إليك لمحة سريعة عن العوامل الرئيسية التي يجب مراعاتها عندما يتعلق الأمر بحساب المسافة باستخدام رؤية الكمبيوتر:
الحساسية للعوامل البيئية: يمكن أن تتأثر دقة حساب المسافة بظروف الإضاءة أو الظلال أو الانعكاسات أو العوائق، مما يؤدي إلى أخطاء أو تناقضات محتملة.
مخاوف تتعلق بالخصوصية: يمكن أن يثير استخدام الرؤية الحاسوبية track الأشياء أو الأشخاص مشاكل تتعلق بالخصوصية، خاصة في الأماكن العامة أو البيئات الحساسة التي قد تنطوي على بيانات شخصية.
التعقيد في سيناريوهات الأجسام المتعددة: في البيئات التي بها العديد من الأجسام المتحركة، يمكن أن يؤدي حساب المسافات بدقة بين أجسام متعددة في وقت واحد إلى حدوث ارتباك، خاصة إذا كانت قريبة من بعضها البعض أو متقاطعة.
النقاط الرئيسية
يُعد حساب المسافة بين الأجسام باستخدام YOLO11 حلاً موثوقاً يمكن أن يدعم عملية اتخاذ القرار. وهي مفيدة بشكل خاص في البيئات الديناميكية مثل المستودعات وتجارة التجزئة وإدارة حركة المرور، حيث يمكن أن يؤدي track قرب الأجسام إلى تحسين الكفاءة والسلامة.
يتيح YOLO11 إمكانية أتمتة المهام التي تتطلب عادةً جهدًا يدويًا. على الرغم من وجود بعض التحديات، مثل الحساسية للعوامل البيئية والمخاوف المتعلقة بالخصوصية، إلا أن الفوائد، مثل الأتمتة وقابلية التوسع وسهولة التكامل، تجعلها مؤثرة. مع استمرار تحسن الرؤية الحاسوبية، خاصةً في مجالات مثل حساب المسافات، من المحتمل أن نشهد تحولاً حقيقياً في كيفية تفاعل الآلات مع محيطها وفهمه.
