شاهد كيف يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 تعزيز الأمان من خلال الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي وتقليل الإنذارات الكاذبة وتحسين المراقبة.
.webp)
استعدوا لـ YOLO Vision 2025!
25 سبتمبر، 2025
10:00 — 18:00 بتوقيت بريطانيا الصيفي
حدث هجين
شاهد كيف يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 تعزيز الأمان من خلال الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي وتقليل الإنذارات الكاذبة وتحسين المراقبة.
عندما تغادر منزلك، على الرغم من فحص الأقفال مرتين والتأكد من أن كل شيء آمن، لا تزال هناك لحظات قد تتساءل فيها، "هل كل شيء آمن؟ هل نسيت إغلاق نافذة أو اثنتين؟" هذا لأن الأمن جزء أساسي من الحياة اليومية، خاصة عندما لا نتمكن من التواجد هناك لمراقبة الأمور بأنفسنا.
في الواقع، المنازل التي لا تحتوي على أنظمة أمان هي أكثر عرضة للاقتحام بنسبة 300٪ من المنازل التي تحتوي على نظام أمان مرئي، مما يسلط الضوء على أهمية وجود تدابير أمنية موثوقة في مكانها الصحيح. ومع ذلك، غالبًا ما تفتقر أنظمة الأمان التقليدية إلى المراقبة في الوقت الفعلي ولا يمكنها تقديم تحديثات واضحة أثناء التهديدات المحتملة.
لحسن الحظ، تحسنت الحلول الأمنية بمرور الوقت لمعالجة هذه المشكلات. في الوقت الحاضر، يمكن للأنظمة الأمنية إرسال تنبيهات فورية إلى هواتفنا الذكية، مع صور توضح بالضبط ما يحدث حول العقار.
بدلاً من الاعتماد فقط على مستشعرات الحركة، تستخدم الكاميرات الذكية رؤية الكمبيوتر (computer vision)، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يحلل البيانات المرئية. تسمح أنظمة Vision AI للكاميرات باكتشاف الحركة وتحديد نوع الحركة وتحديد ما الذي أثار الإنذار.
يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية، مثل Ultralytics YOLO11، اكتشاف وتتبع وتصنيف الكائنات عبر إطارات الفيديو. على وجه التحديد، بمساعدة YOLO11، على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الأمان إرسال تنبيهات مرئية تلقائيًا والتمييز بين التهديدات الحقيقية والإنذارات الكاذبة. في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف تساعد YOLO11 في بناء أنظمة أمان أكثر ذكاءً وأسرع وموثوقية. هيا بنا نبدأ!
ترسل أنظمة الأمان التقليدية، مثل أجهزة استشعار الحركة، تنبيهات عندما تكتشف أشياء مثل فتح الباب أو حركة مفاجئة. في حين أن هذا يعمل إلى حد ما، لا تستطيع هذه الأنظمة التمييز بين تهديد حقيقي ونشاط غير ضار، مثل حيوان أليف يركض في الأنحاء. غالبًا ما يؤدي هذا إلى إنذارات كاذبة ناتجة عن أشياء مثل الحيوانات الأليفة أو الرياح التي تهب الستائر.
تعمل أنظمة الأمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي على حل هذه المشكلة عن طريق جعل الكاميرات أكثر ذكاءً. فمن خلال الرؤية الحاسوبية، يمكن لهذه الأنظمة فهم وتحليل ما يحدث في الوقت الفعلي. وهي تستخدم نماذج Vision AI المدربة على التعرف على أشياء مثل الأشخاص أو السيارات أو الحيوانات في كل إطار فيديو.
على وجه الخصوص، تدعم نماذج مثل YOLO11 مهام رؤية الكمبيوتر مثل تجزئة المثيل (تحديد وفصل الكائنات الفردية داخل الصورة)، واكتشاف الكائنات (تحديد وتصنيف الكائنات داخل الإطار)، وتتبع الكائنات (تتبع حركة الكائنات عبر إطارات الفيديو). تمكن هذه المهام النظام من التركيز على التهديدات الحقيقية مع تصفية الأنشطة غير الضارة، مما يقلل الإنذارات الكاذبة.
بعد ذلك، دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل أنظمة إنذار الأمان المدعومة من Ultralytics YOLO11.
لتوضيح المشهد، تخيل أن لديك كاميرا موجهة إلى بابك الخلفي، وكلبك يلعب في الفناء الخلفي. أنت تريد فقط تلقي تنبيهات إذا تم اكتشاف إنسان بالقرب من بابك الخلفي، وليس كلبك.
مع وضع ذلك في الاعتبار، دعنا ننتقل إلى كيفية عمل نظام إنذار الأمان، المدمج مع YOLO11:
إحدى المزايا الرئيسية لـ YOLO11 هي سهولة الوصول إليه، حتى بالنسبة لأولئك الذين ليسوا خبراء في الرؤية الحاسوبية. على سبيل المثال، تقدم Ultralytics حلول رؤية اصطناعية جاهزة للاستخدام تسهل البدء بتطبيقات الرؤية الحاسوبية الشائعة مثل إدارة قائمة الانتظار وحساب المسافة ومراقبة التمرين وأنظمة إنذار الأمان.
فيما يتعلق بتطبيقات الأمان، يستخدم حل Ultralytics لـ أنظمة إنذار الأمان إمكانات تتبع الكائنات في الوقت الفعلي لـ YOLO11 لتحسين أنظمة المراقبة التقليدية. يراقب النظام موجزات الفيديو باستمرار، ويكتشف ويتتبع الكائنات مثل الأشخاص والمركبات والحيوانات.
يتم تشغيل التنبيهات بعد عدد معين من عمليات الكشف خلال إطار زمني محدد، مما يضمن إرسال الإشعارات فقط عند وجود نمط نشاط واضح. يساعد هذا في تقليل الإنذارات الكاذبة الناتجة عن الحركات غير الضارة، مثل الحيوانات الأليفة أو التغيرات البيئية.
بالإضافة إلى ذلك، النظام سهل الإعداد والتخصيص. يمكنك ضبط أشياء مثل عدد الاكتشافات اللازمة لتشغيل التنبيه والمناطق التي تريد مراقبتها. ستتلقى أيضًا إشعارات بالبريد الإلكتروني في الوقت الفعلي مع الصور، حتى تتمكن من التحقق بسرعة من الموقف واتخاذ الإجراءات اللازمة إذا لزم الأمر.
لمزيد من التفاصيل حول كيفية إعداد هذا الحل، راجع وثائق Ultralytics الرسمية.
الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لأنظمة الأمان المدعومة بالرؤية الاصطناعية وكيف يعززها YOLOv8، دعنا نستكشف بعض التطبيقات الواقعية لحلول الأمان التي تدعمها الرؤية الحاسوبية، بخلاف مجرد أمن المنازل.
غالبًا ما تقوم المستودعات بتخزين مواد قيمة وحساسة، مما يجعل الأمن مصدر قلق بالغ. مع الحركة المستمرة للأفراد والمركبات والبضائع، قد يكون من الصعب التأكد من بقاء كل شيء آمنًا. يمكن أن تضيف الرؤية الحاسوبية طبقة ذكية من المراقبة إلى الإجراءات الأمنية الحالية.
على سبيل المثال، ضع في اعتبارك سيناريو يشهد فيه قسم من المستودع عادةً القليل من الحركة خلال النهار، مثل منطقة تخزين للسلع عالية القيمة. باستخدام YOLO11، يمكن للنظام مراقبة تلك المنطقة واكتشاف أي نشاط غير عادي، مثل الوصول غير المصرح به أو حركة العناصر، مما يؤدي إلى تنبيهات فورية.
وبالمثل، يمكن أن يساعد YOLO11 في تتبع عدد الأشخاص والمركبات التي تدخل وتخرج من المستودع عبر جميع نقاط الوصول. يمكن أن توفر مراقبة هذه الحركة رؤى حول محاولات الوصول غير المصرح بها، مما يؤكد أن الأفراد والمركبات المعتمدة فقط هم الذين يدخلون أو يغادرون المبنى وتعزيز الأمن العام.
مع نمو عدد سكان المدن، فإنها تواجه تحديات أمنية جديدة. عند مواجهة مشكلات مثل التجمعات غير المتوقعة للحشود والنشاط غير العادي في الشوارع واضطرابات المرور، يمكن أن تؤدي طرق المراقبة التقليدية، حيث تشاهد فرق متعددة خلاصات الكاميرا، إلى فقدان الحوادث. من خلال دمج الرؤية الحاسوبية في الأنظمة الحالية، يمكن لفرق الأمن اكتشاف وتتبع وتحليل الأشخاص والأشياء تلقائيًا في الوقت الفعلي، مما يحسن وقت الاستجابة والوعي.
تعتبر نماذج YOLO11 مثالية لهذه المهمة، حيث يمكنها تتبع كائنات متعددة عبر عدة كاميرات في وقت واحد. يمكن تدريب YOLO11 لتحديد الأحداث بسهولة مثل تجمعات الحشود في المناطق المحظورة، أو السيارات المتوقفة في مناطق ممنوع الوقوف، أو حتى الحواجز التي يمكن أن تعطل حركة المرور.
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لإدخال رؤية الكمبيوتر في أنظمة الأمان:
على الرغم من هذه المزايا، فإن اعتماد رؤية الكمبيوتر في أنظمة الأمان يأتي أيضًا مع بعض القيود. فيما يلي بعض العوامل التي يجب مراعاتها:
تزداد أنظمة إنذار الأمان ذكاءً بمساعدة الرؤية الحاسوبية. تتخذ الأنظمة التي تعمل بتقنية Ultralytics YOLO11 خطوة كبيرة إلى الأمام نحو الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي. على عكس أنظمة الأمان التقليدية التي تتفاعل مع الحركة، تساعد YOLO11 الكاميرات على فهم الحركة وتتبعها بدقة وتنبيه فرق الأمان بسرعة. مع استمرار تطور هذه النماذج، يمكننا أن نتوقع اكتشافًا أكثر دقة وتقليل الإنذارات الكاذبة وتحسين التكامل مع المدن الذكية والأجهزة الطرفية.
انضم إلى مجتمعنا و مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي. استكشف صفحات الحلول الخاصة بنا لمعرفة المزيد حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة و رؤية الكمبيوتر في الخدمات اللوجستية. تحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا وابدأ البناء باستخدام رؤية الكمبيوتر اليوم!
.webp)