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
قبل أن نتعمق في كيفية استخدام نموذجUltralytics YOLO11 الجديد لتقدير الوضعية، دعنا نتعرف على فهم أفضل لتقدير الوضعية.
تقدير الوضعية هي تقنية رؤية حاسوبية تُستخدم لتحليل وضعية شخص أو جسم في صورة أو فيديو. نماذج التعلم العميق مثل YOLO11 تحديدالنقاط الرئيسية على جسم أو شخص معين وتحديد موقعها track . بالنسبة للأجسام، قد تتضمن هذه النقاطالرئيسية الزوايا أو الحواف أو العلامات السطحية المميزة، بينما بالنسبة للبشر، تمثل هذه النقاط الرئيسية المفاصل الرئيسية مثل الكوع أو الركبة أو الكتف.
يُعد تقدير الوضعية فريدًا من نوعه وأكثر تعقيدًا عند مقارنته بمهام الرؤية الحاسوبية الأخرى مثل اكتشاف الأجسام. في حين أن اكتشاف الأجسام يحدد موقع الأجسام في الصورة من خلال رسم مربع حولها، فإن تقدير الوضعية يذهب إلى أبعد من ذلك من خلال التنبؤ بالمواضع الدقيقة للنقاط الرئيسية على الجسم.
الشكل 2. استخدام YOLO11 detect وتقدير أوضاع الأشخاص في المكتب.
عندما يتعلق الأمر بتقدير الوضعية، هناك طريقتان رئيسيتان للعمل: من أسفل إلى أعلى ومن أعلى إلى أسفل. يكتشف النهج التصاعدي من الأسفل إلى الأعلى النقاط الرئيسية الفردية ويجمعها في هياكل عظمية، بينما يركز النهج التنازلي من أعلى إلى أسفل على اكتشاف الأجسام أولاً ثم تقدير النقاط الرئيسية داخلها.
يجمع YOLO11 بين نقاط القوة في كل من الطريقتين التنازلي والتصاعدي. مثل الطريقة التصاعدية، فهي تُبقي الأمور بسيطة وسريعة دون الحاجة إلى تجميع النقاط الرئيسية يدوياً. وفي الوقت نفسه، يستخدم دقة الطريقة التصاعدية من أعلى إلى أسفل من خلال اكتشاف الأشخاص وتقدير أوضاعهم في خطوة واحدة.
حالات استخدام تقدير الوضعيات في YOLO11
تفتح إمكانيات YOLO11 متعددة الاستخدامات لتقدير الوضعية مجموعة واسعة من التطبيقات الممكنة في العديد من الصناعات. دعونا نلقي نظرة فاحصة على بعض حالات استخدام تقدير الوضعية في YOLO11.
تقدير الوضع في الوقت الحقيقي باستخدام YOLO11: تحسين سلامة العمال
السلامة جانب مهم في أي مشروع إنشائي. وهذا صحيح بشكل خاص، حيث أنه من الناحية الإحصائية، تشهد مواقع الإنشاءات عدداً أكبر من الإصابات المرتبطة بالعمل. في عام 2021، حدثت حوالي 20% من جميع الإصابات القاتلة المرتبطة بالعمل في مواقع البناء أو بالقرب منها. مع وجود مخاطر يومية مثل المعدات الثقيلة والأنظمة الكهربائية، فإن تدابير السلامة القوية ضرورية للحفاظ على سلامة العمال. إن الطرق التقليدية مثل استخدام اللافتات والحواجز والمراقبة اليدوية من قبل المشرفين ليست فعالة دائماً، وغالباً ما تبعد المشرفين عن المهام الأكثر أهمية.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتدخل لتحسين السلامة، ويمكن الحد من مخاطر الحوادث باستخدام نظام مراقبة العمال القائم على تقدير الوضعيات. يمكن استخدام نماذج Ultralytics YOLO11 track حركات العمال وأوضاعهم. يمكن بسرعة رصد أي مخاطر محتملة مثل وقوف العمال بالقرب من المعدات الخطرة أو أداء المهام بشكل غير صحيح. إذا تم اكتشاف خطر ما، يمكن إخطار المشرفين، أو يمكن إصدار إنذار لتنبيه العامل. يمكن لنظام المراقبة المستمرة أن يجعل مواقع البناء أكثر أمانًا من خلال مراقبة المخاطر وحماية العمال دائمًا.
الشكل 3. مثال على تقدير الوضعية في موقع بناء باستخدام YOLO11.
تقدير الوضعية باستخدام YOLO11 لرصد الماشية
يمكن للمزارعينوالباحثين استخدام YOLO11 لدراسة حركة وسلوك حيوانات المزرعة، مثل الماشية، detect العلامات المبكرة للأمراض مثل العرج. العرج هو حالة يعاني فيها الحيوان من صعوبة في الحركة بشكل صحيح بسبب ألم في الساقين أو القدمين. في الماشية، لا تؤثر أمراض مثل العرج في الماشية على صحتها ورفاهيتها فحسب، بل تؤدي أيضًا إلى مشاكل في الإنتاج في مزارع الألبان. تشير الدراسات إلى أن العرج يؤثر على ما بين 8% من الماشية في الأنظمة المعتمدة على المراعي و15% إلى 30% في الأنظمة المحصورة في صناعة الألبان العالمية. يمكن أن يساعد الكشف عن العرج ومعالجته مبكرًا في تحسين رفاهية الحيوانات وتقليل خسائر الإنتاج المرتبطة بهذه الحالة.
يمكن لميزات تقدير الوضع في YOLO11أن تساعد المزارعين على track أنماط مشي الحيوان والتعرف بسرعة على أي تشوهات قد تشير إلى وجود مشاكل صحية، مثل مشاكل المفاصل أو الالتهابات. ويسمح اكتشاف هذه المشاكل مبكراً بعلاج أسرع، مما يقلل من انزعاج الحيوانات ويساعد المزارعين على تجنب الخسائر الاقتصادية.
يمكن لأنظمة المراقبة المدعومة بـ الذكاء الاصطناعي البصري أن تساعد أيضًا في تحليل سلوك الراحة والتفاعلات الاجتماعية وأنماط التغذية. يمكن للمزارعين أيضًا استخدام تقدير الوضع للحصول على ملاحظات حول علامات الإجهاد أو العدوان. يمكن استخدام هذه الرؤى لتنمية ظروف معيشية أفضل للحيوانات وزيادة رفاهيتها.
كما يمكن أن يساعد تقدير الوضعيات الأشخاص على تحسين وضعيات أجسامهم في الوقت الفعلي أثناء التمرين. باستخدام YOLO11 يمكن لمدربي الصالة الرياضية واليوغا مراقبة track حركات أجسام الأشخاص الذين يمارسون التمارين الرياضية، مع التركيز على النقاط الرئيسية مثل المفاصل والأطراف لتقييم وضعياتهم. يمكن مقارنة البيانات التي تم جمعها بالوضعيات المثالية وتقنيات التمرين، ويمكن للمدربين تلقي تنبيهات إذا كان شخص ما يؤدي حركة ما بشكل غير صحيح، مما يساعد على منع الإصابات.
على سبيل المثال، خلال فصل اليوجا، يمكن أن يساعد تقدير الوضع في مراقبة ما إذا كان جميع الطلاب يحافظون على التوازن والمحاذاة المناسبين. يمكن للتطبيقات المحمولة المدمجة مع رؤية الكمبيوتر وتقدير الوضع أن تجعل اللياقة البدنية أكثر سهولة للأشخاص الذين يمارسون الرياضة في المنزل أو أولئك الذين لا يستطيعون الوصول إلى مدربين شخصيين. تساعد هذه الملاحظات المستمرة في الوقت الفعلي المستخدمين على تحسين أسلوبهم وتحقيق أهداف اللياقة البدنية مع تقليل خطر الإصابة.
تجربة تقدير الوضعية في الوقت الحقيقي باستخدام نموذج YOLO11
والآن بعد أن استكشفنا ما هو تقدير الوضعية وناقشنا بعض تطبيقاته. دعنا نلقي نظرة على كيفية تجربة تقدير الوضعية باستخدام نموذج YOLO11 الجديد. للبدء، هناك طريقتان مناسبتان للقيام بذلك: استخدام حزمة Ultralytics Python أو من خلال Ultralytics HUB. دعنا نلقي نظرة على كلا الخيارين.
تشغيل الاستدلالات باستخدام YOLO11
يتضمّن تشغيل الاستدلال معالجة نموذج YOLO11 لبيانات جديدة خارج مجموعات التدريب الخاصة به واستخدام الأنماط التي تعلّمها لإجراء تنبؤات بناءً على تلك البيانات. يمكنك تشغيل الاستدلالات من خلال التعليمات البرمجية باستخدام حزمة Ultralytics Python . كل ما عليك فعله للبدء هو تثبيت حزمة Ultralytics باستخدام pip أو conda أو Docker. إذا واجهت أي تحديات أثناء التثبيت، يقدم لك دليل المشكلات الشائعة نصائح مفيدة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
بمجرد تثبيت الحزمة بنجاح، يوضح الكود التالي كيفية تحميل نموذج واستخدامه للتنبؤ بأوضاع الكائنات في صورة.
الشكل 6. مقتطف كود يعرض تشغيل الاستدلالات باستخدام YOLO11.
يمكنك استخدام المقتطف البرمجي التالي لتحميل وتدريب نموذج تقدير الوضعية YOLO11 . يمكن بناء النموذج من تكوين YAML، أو يمكنك تحميل نموذج مدرب مسبقًا للتدريب. يتيح لك هذا النص البرمجي أيضًا نقل الأوزان وبدء تدريب النموذج باستخدام مجموعة بيانات محددة، مثل مجموعة بياناتCOCO لتقدير الوضعية.
الشكل 7. تدريب مخصص YOLO11.
باستخدام النموذج المخصص المدرب حديثًا، يمكنك تشغيل الاستدلالات على الصور غير المرئية المتعلقة بـ حل الرؤية الحاسوبية الخاص بك. يمكن أيضًا تحويل النموذج المدرب إلى تنسيقات أخرى باستخدام وضع التصدير.
جرِّب YOLO11 على منصة Ultralytics HUB
حتى الآن، نظرنا في طرق استخدام YOLO11 التي تتطلب بعض المعرفة الأساسية بالبرمجة. إذا لم يكن هذا ما تبحث عنه، أو إذا لم تكن معتادًا على البرمجة، فهناك خيار آخر: Ultralytics HUB. Ultralytics HUB هي منصة سهلة الاستخدام مصممة لتبسيط عملية تدريب ونشر نماذج YOLO . يتيح لك HUB إدارة مجموعات البيانات وتدريب النماذج ونشرها بسهولة دون الحاجة إلى خبرة تقنية.
لتشغيل الاستدلالات على الصور، يمكنك إنشاء حساب، والانتقال إلى قسم "النماذج"، واختيار نموذج تقدير الوضعية YOLO11 الذي تهتم به. في قسم المعاينة، يمكنك تحميل صورة وعرض نتائج التوقع كما هو موضح أدناه.
الشكل 8. تقدير الوضعية على Ultralytics HUB مع YOLO11.
تطورات YOLO11 في الكشف عن الوضعية البشرية في YOLO11
تقدم Ultralytics YOLO11 حلولاً دقيقة ومرنة لمهام مثل تقدير الوضعية عبر مجموعة واسعة من التطبيقات. بدءًا من تحسين سلامة العمال في مواقع البناء إلى مراقبة صحة الماشية والمساعدة في تصحيح الوضعية في تمارين اللياقة البدنية، يوفر YOLO11 الدقة والتغذية الراجعة في الوقت الفعلي من خلال تقنية الرؤية الحاسوبية المتقدمة.
إن تعدد استخداماته، مع وجود متغيرات متعددة للنماذج والقدرة على التدريب المخصص لحالات استخدام محددة، يجعله أداة قيمة للغاية للمطورين والشركات على حد سواء. سواءً من خلال الترميز باستخدام حزمة Ultralytics Python أو باستخدام Ultralytics HUB لتسهيل التنفيذ، فإن YOLO11 يجعل تقدير الوضعيات متاحًا ومؤثرًا.
لاستكشاف المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع و الزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀
