أفضل أدوات الرؤية الحاسوبية لرصد البيئة

قد لا تبدو التغييرات الطفيفة في صور الأقمار الصناعية، مثل تقلص حجم بحيرة ما تدريجياً أو تقلص الغطاء الشجري ببطء، مهمة للوهلة الأولى. ومع ذلك، بمرور الوقت، يمكن أن تكشف هذه التغييرات الطفيفة عن قصة أكبر بكثير حول كيفية تغير البيئة.

إن تتبع هذه التغيرات هو هدف الرصد البيئي، ولكن القيام بذلك على نطاق واسع ليس بالأمر السهل. فقد يعني رصد المناطق الشاسعة والنائية توليد كميات هائلة من البيانات المرئية، وغالبًا ما تواجه طرق التحليل التقليدية صعوبة في مواكبة حجم هذه المعلومات وتكرارها وتعقيدها.

التطورات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي تساعد في سد هذه الفجوة. وعلى وجه الخصوص، فإن الرؤية الحاسوبية، وهي أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تمكّن الآلات من تفسير الصور ومقاطع الفيديو في الوقت الفعلي، تحدث فرقاً كبيراً.

من خلال تحليل البيانات المرئية من الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار وأنظمة الكاميرات، يمكن للرؤية الحاسوبية أن تتيح مجموعة واسعة من حالات الاستخدام للمراقبة، من تتبع إزالة الغابات وجودة المياه إلى مراقبة أنشطة الحياة البرية. توفر هذه القدرة على detect في وقت مبكر رؤى أوضح وتدعم اتخاذ قرارات أكثر استنارة للتخفيف من آثارها.

تدعم نماذج الرؤية الاصطناعية مثل Ultralytics مهام الرؤية الحاسوبية الأساسية مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة الحالات. هذه القدرات تجعل من السهل تحديد ملامح البيئة ومراقبة التغيرات بمرور الوقت وتوسيع نطاق التحليل ليشمل مناطق واسعة ومتنوعة. 

في هذه المقالة، سوف نستكشف بعض أدوات الرؤية الحاسوبية الرائدة المستخدمة في مراقبة البيئة في العالم الحقيقي. هيا بنا نبدأ!

أهمية مراقبة البيئة

تتبع المراقبة البيئية كيفية تغير النظم الطبيعية بمرور الوقت وكيفية تأثير الأنشطة البشرية عليها. مع استمرار زيادة الضغط على النظم الإيكولوجية، فإن الحصول على رؤية واضحة وحديثة لما يحدث على أرض الواقع أمر أساسي لاتخاذ الإجراءات اللازمة ودعم الاستدامة على المدى الطويل.

فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام مراقبة البيئة لاستخلاص رؤى قيّمة:

• رصد استخدام الأراضي: يتم تتبع التغيرات في الغابات والأراضي الزراعية والمناطق الحضرية لتحديد حالات إزالة الغابات وأنشطة التعدين والتنمية غير المخطط لها.
• رصد التنوع البيولوجي والموائل: يمكن مراقبة النظم الإيكولوجية لتقييم صحة الموائل وتحديد الأنواع التي قد تكون معرضة للخطر.
• مراقبة جودة المياه: يمكن مراقبة الأنهار والبحيرات والمناطق الساحلية detect وحماية النظم الإيكولوجية المائية.
• تتبع تغيرات المناخ والنظام البيئي: يتم رصد التغيرات طويلة الأجل في الغطاء النباتي والغطاء الجليدي وظروف الأراضي من أجل فهم أفضل للتأثيرات المرتبطة بالمناخ.

تحديات مراقبة البيئة

ومع ذلك، فإن توسيع نطاق حلول مراقبة البيئة ليس بالأمر السهل. تعتمد الطرق التقليدية بشكل كبير على المسوحات اليدوية والتغطية المحدودة، مما يجعل من الصعب رصد التغيرات بسرعة. 

في الوقت نفسه، تنتج طرق المراقبة الحديثة في الوقت الفعلي كميات هائلة من البيانات المرئية من الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار والكاميرات، مما يجعل من الصعب مراجعة البيانات يدويًا. بسبب هذه التحديات، يتجه علماء البيئة إلى تقنية الذكاء الاصطناعي البصري لتحليل البيانات المرئية بدقة واتساق على نطاق واسع.

رؤية مراقبة بيئية مدعومة بالذكاء الاصطناعي

تلعب أنظمة الرؤية الحاسوبية دوراً أساسياً في مراقبة البيئة من خلال تمكينها من تحليل كميات كبيرة من البيانات المرئية بكفاءة. وهي تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية التي تم تدريبها على تفسير الصور ومقاطع الفيديو من خلال تعلم الأنماط المرئية، على غرار الطريقة التي يتعرف بها الناس على الأشياء من خلال البصر.

يتم تدريب نماذج مثل YOLO26 على مجموعات كبيرة من الصور الموسومة وتتعلم تحديد السمات البيئية باستخدام مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام. باستخدام اكتشاف الأجسام، يمكن للنموذج تحديد موقع الأجسام الفردية في الصورة وتوسيمها، مثل الأشجار والمسطحات المائية والمباني أو الحيوانات. 

على سبيل المثال، في أنظمة مراقبة الغابات، يمكن للنموذج detect الأشجار detect عبر صورة ملتقطة بواسطة القمر الصناعي أو طائرة بدون طيار وحسابها تلقائيًا. وعندما يتم جمع صور لنفس المنطقة على مدار الوقت، يمكن مقارنة هذه الاكتشافات لقياس التغيير. 

وهذا يجعل من السهل track مثل إزالة الغابات، وتقلص مساحة المياه السطحية، أو انتشار البنية التحتية الحضرية. ومن خلال تطبيق نفس منطق الكشف بشكل متسق، تتيح الرؤية الحاسوبية مراقبة موثوقة للتغيرات البيئية، حتى في المناطق الشاسعة أو النائية.

مهام الرؤية الحاسوبية الشائعة المستخدمة في مراقبة البيئة

فيما يلي لمحة عن بعض المهام الرئيسية الأخرى للرؤية الحاسوبية التي تُستخدم عادةً في مراقبة البيئة:

• تتبع الأجسام: تتبع هذه المهمة الأجسام المكتشفة بمرور الوقت، مثل تتبع حركة الحيوانات أو المركبات أو الحطام العائم عبر سلسلة من الصور أو إطارات الفيديو.
• تقسيم الحالات: يمكن استخدامه لتحديد الكائنات الفردية وتحديد حدودها على مستوى البكسل، مما يدعم التعيين الدقيق لميزات مثل الغابات والسواحل والشعاب المرجانية والمسطحات المائية.
• تصنيف الصور: تخصص هذه التقنية تسمية فئة واحدة للصورة بأكملها بناءً على محتواها البصري الإجمالي، مما يتيح إجراء تحليل واسع النطاق للغطاء الأرضي، مثل تصنيف المناطق الحرجية أو الحضرية أو الزراعية أو المتدهورة.
• تقدير الوضع: يحدد ويتتبع النقاط الرئيسية على كائن ما لتقدير وضعيته وحركته. في مراقبة الحياة البرية والبحرية، يمكن تطبيقه على الحيوانات في بيانات الفيديو لدراسة أنماط الحركة والسلوك.

أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي البصري المستخدمة في مراقبة البيئة 

اليوم، هناك مجموعة واسعة من أدوات الذكاء الاصطناعي للرؤية تدعم مراقبة البيئة. بعضها مصمم لتحليل صور الأقمار الصناعية واسعة النطاق، بينما يركز البعض الآخر على البيانات في الوقت الفعلي من الطائرات بدون طيار أو الكاميرات الأرضية.

بعد ذلك، سوف نستكشف بعضًا من أفضل أدوات الرؤية الحاسوبية وكيفية استخدامها لتحليل البيانات البيئية.

1.YOLO Ultralytics YOLO

YOLO Ultralytics YOLO هي مجموعة من نماذج الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي المستخدمة في مهام مثل اكتشاف الكائنات وتقسيم الحالات وتصنيف الصور وتقدير الوضع. YOLO إلى "You Only Look Once" (تنظر مرة واحدة فقط)، مما يعني أن النموذج يحلل الصورة بأكملها في مرة واحدة، مما يتيح له العمل بسرعة.

تتضمن أحدث طرازات YOLO26 تحسينات تجعلها أخف وزناً وأسرع وأسهل في الاستخدام. وهي متوفرة بأحجام مختلفة، بحيث يمكن لفرق البيئة تحقيق التوازن بين السرعة والدقة والموارد المتاحة.

تم تدريب نماذج YOLO26 مسبقًا على مجموعات بيانات قياسية كبيرة مثل COCO مما يساعدها على التعرف على الأشياء العامة مثل القطط والكلاب بشكل فوري. يمكن بعد ذلك ضبطها باستخدام مجموعات بيانات بيئية خاصة بالمجال لتحسين الدقة في مهام محددة، مثل تحديد النباتات أو المسطحات المائية أو البنية التحتية.

بمجرد تدريب نماذج YOLO26 والتحقق من صحتها، يمكن تصديرها وتشغيلها على مجموعة متنوعة من تنسيقات الأجهزة. وهذا يجعلها مناسبة للاستخدام في الأنظمة الأكبر حجماً التي تعالج البيانات المرئية من الأقمار الصناعية أو الطائرات بدون طيار أو شبكات الكاميرات.

2. FlyPix AI

FlyPix AI هي منصة تحليل جغرافي مكاني تُستخدم للعمل مع الصور الجوية عالية الدقة الملتقطة من الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية. تحول المنصة كميات كبيرة من الصور إلى معلومات قابلة للاستخدام من أجل المراقبة البيئية المستمرة.

تستخدم هذه الأداة تحليلات قائمة على الذكاء الاصطناعي detect التلقائي detect track بمرور الوقت والإبلاغ عن الأنماط غير العادية أو الحالات الشاذة في البيانات. وتدعم هذه القدرات تحليل كل من الاتجاهات التدريجية والتغيرات المفاجئة أو غير المتوقعة التي تظهر في الصور.

ونتيجة لذلك، يمكن للمستخدمين مراقبة الظروف البيئية وتحديد المشكلات مثل تراكم النفايات، وتسرب النفط، وإزالة الغابات، والتغيرات في الأراضي أو المناطق الساحلية. ويمكن دمج النتائج في سير عمل نظم المعلومات الجغرافية (GIS) القياسية، مما يدعم المراقبة والتوثيق المتسقين عبر مناطق جغرافية واسعة.

3. رؤية المحيط بالذكاء الاصطناعي

Ocean Vision AI هي منصة للرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي تدمج الأدوات والخدمات ومشاركة المجتمع لدعم التحليل واسع النطاق للصور تحت الماء. بمعنى آخر، تجمع البيانات المرئية من مصادر مختلفة في المحيطات وتستخدم الذكاء الاصطناعي للتعامل مع المهام الشاقة المتمثلة في الفرز وتحليل البيانات.

تم تصميم هذه المنصة للباحثين الذين يعملون مع كميات كبيرة من البيانات المجمعة تحت الماء. وهي تدعم تنظيم البيانات، وإنشاء تعليقات توضيحية عالية الجودة، وتطوير نماذج يمكن إعادة استخدامها ومشاركتها داخل مجتمع الباحثين.

تتضمن Ocean Vision AI أيضًا مبادرات للمشاركة العامة من خلال نظام تعليقات قائم على الألعاب يتيح لغير الخبراء المساعدة في تصنيف الصور تحت الماء. تُستخدم هذه المساهمات لتوسيع قواعد البيانات المُعلقة وتحسين أداء النموذج بمرور الوقت.

4. الرؤية النقطية

Raster Vision هي مكتبة مفتوحة المصدر للعمل مع الصور الفضائية والصور الجوية التي تجمع بين معالجة البيانات الجغرافية المكانية والرؤية الحاسوبية القائمة على التعلم العميق. وهي تدمج معالجة البيانات المدركة لنظام المعلومات الجغرافية مع سير عمل التعلم الآلي لدعم التحليل واسع النطاق للصور الجغرافية.

تتضمن Raster Vision خط أنابيب رؤية مرن يدعم مهام مثل تصنيف رقائق الصور والتقسيم الدلالي واكتشاف الكائنات. نظرًا لأن الصور الفضائية والجوية عادةً ما تكون كبيرة جدًا، فقد تم تصميم المكتبة لتتناسب مع مجموعات البيانات الكبيرة وتُستخدم عادةً في مشكلات مثل رسم خرائط الغطاء الأرضي واكتشاف إزالة الغابات وتحليل النمو الحضري.

لدعم المعالجة الفعالة، تقسم Raster Vision الصور الكبيرة إلى وحدات أصغر تُعرف باسم الرقائق، والتي تُستخدم لتدريب النماذج والاستدلال. تدعم المكتبة أيضًا سير عمل الرؤية الحاسوبية بالكامل، بما في ذلك إعداد البيانات وتدريب النماذج والتقييم والنشر الدفعي لتحليل الصور المتكررة أو واسعة النطاق.

5. Detectron2

Detectron2 هي مكتبة رؤية حاسوبية مفتوحة المصدر طورتها Facebook AI Research. وهي توفر تطبيقات لخوارزميات متطورة لمهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة الحالات والتجزئة البانوبتيكية، بما في ذلك نماذج مثل Mask R-CNN. تستخدم Detectron2 على نطاق واسع في الأبحاث ومشاريع الرؤية الحاسوبية التطبيقية بفضل تصميمها المعياري وأدائها القوي في المعايير المرجعية.

على وجه التحديد، بالنسبة لرصد البيئة، غالبًا ما يستخدم Detectron2 لتحليل صور الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار. يمكن تدريبه على detect حرائق detect وإزالة الغابات والحياة البرية والتغيرات في الغطاء الأرضي. مرونته وأدائه القوي يجعلانه خيارًا جيدًا لبناء حلول رصد عملية عبر أنظمة بيئية مختلفة.

اختيار أداة الرؤية الحاسوبية لإدارة البيئة

أثناء استكشاف مختلف أدوات الرؤية الحاسوبية لرصد البيئة، قد تتساءل عن كيفية اختيار الأداة المناسبة لمشروعك أو نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

فيما يلي العوامل الرئيسية التي يجب مراعاتها عند اختيار أداة الرؤية الحاسوبية لرصد البيئة:

• أنواع البيانات المدعومة: يجب أن تكون الأداة متوافقة مع البيانات المرئية ذات الصلة بحالة الاستخدام، مثل صور الأقمار الصناعية، ولقطات الطائرات بدون طيار، والمسوحات الجوية، أو الصور تحت الماء.
• قابلية التوسع: غالبًا ما تغطي مراقبة البيئة مناطق جغرافية واسعة وآفاق زمنية طويلة. يجب أن تعالج الأداة مجموعات البيانات الكبيرة وتديرها بكفاءة دون أي عوائق في الأداء.
• القدرات الأساسية للرؤية: يجب أن تدعم الأداة وظائف الرؤية الحاسوبية الأساسية، بما في ذلك اكتشاف الأجسام وتصنيفها وتقسيمها وتحليل التغييرات، من أجل تحديد الأنماط وتقييم التغيرات البيئية بمرور الوقت.
• تدريب النماذج وتخصيصها: تختلف الظروف البيئية باختلاف المناطق، لذا يجب أن تسمح الأداة بتدريب النماذج أو ضبطها باستخدام مجموعات بيانات خاصة بالمجال.
• تكامل سير العمل: يعد التكامل السلس مع منصات نظم المعلومات الجغرافية وخطوط أنابيب البيانات البيئية أمراً ضرورياً لضمان سهولة استخدام المخرجات في رسم الخرائط والتحليل وإعداد التقارير.

النقاط الرئيسية

غالبًا ما تتضمن مراقبة البيئة تتبع التغيرات عبر مساحات شاسعة وعلى مدى فترات زمنية طويلة. تتيح تقنية الرؤية الحاسوبية تحليلًا متسقًا وقابلًا للتطوير للبيانات المرئية. عند استخدامها مع البيانات وسير العمل المناسبين، تعمل هذه الأساليب على تبسيط المراقبة في الوقت المناسب للبيئات البرية والبحرية والجوية وتساعد في تحويل كميات كبيرة من الصور إلى رؤى مفيدة.

لمعرفة المزيد، استكشف مستودع GitHub الخاص بنا. انضم إلى مجتمعنا وتصفح صفحات الحلول الخاصة بنا للاطلاع على تطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والرؤية الحاسوبية في صناعة السيارات. اكتشف خيارات الترخيص المتاحة لدينا لبدء استخدام Vision AI اليوم.