الذكاء الاصطناعي البصري: تحويل إدارة الحشود

المدن الذكية هي أماكن نابضة بالحياة ومكتظة بالسكان تعتمد على التقنيات المتقدمة للحفاظ على سير كل شيء بسلاسة. تعد إدارة الحشود الكبيرة جزءًا مهمًا من جعل هذه المدن أكثر أمانًا وكفاءة، سواء في الأماكن العامة أو في الأحداث الكبيرة.

من الأمثلة الجيدة على الحاجة إلى إدارة الحشود نهائي دوري أبطال أوروبا 2022 في باريس. تسبب الازدحام خارج الملعب في تأخيرات وارتباك ومخاوف تتعلق بالسلامة. ساهم سوء التخطيط والمشاكل في تدفق الحشود في الفوضى، مما يدل على مدى أهمية إيجاد طرق أفضل لإدارة الحشود الكبيرة.

هذا هو المكان الذي يمكن أن يتدخل فيه الذكاء الاصطناعي (AI) و رؤية الكمبيوتر (CV). تعمل هذه التقنيات على تغيير طريقة إدارة الحشود من خلال تسهيل مراقبة الأشخاص واكتشاف المخاطر وفهم سلوك الحشود في الوقت الفعلي. مع توقع نمو سوق رؤية الكمبيوتر إلى 175.72 مليار دولار بحلول عام 2032، فمن الواضح أن المزيد من المؤسسات تتجه إلى هذه الحلول.

في هذه المقالة، نستكشف كيف يعيد الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية تصور إدارة الحشود، مما يجعل الأحداث الكبيرة أكثر أمانًا وكفاءة مع تمهيد الطريق لتجمعات أكثر ذكاءً.

تحديات متزايدة في إدارة الحشود

أصبحت إدارة الحشود أكثر تعقيدًا مع تزايد حجم الأحداث وتنوعها. ومع نمو المدن وزيادة شعبية الأحداث الكبيرة، تظهر تحديات جديدة تتطلب معالجة.

وجدت دراسة أجريت عام 2022 أن الاكتظاظ يمثل عاملاً رئيسياً في ما يقرب من 60٪ من الحوادث المتعلقة بالحشود في الأحداث الكبيرة. تسلط الأفكار المستقاة من الدراسة الضوء على أهمية تحسين الاستراتيجيات لإدارة الجماهير الكبيرة وتقليل المخاطر المحتملة. 

في حين أن طرق إدارة الحشود التقليدية مفيدة، إلا أنها قد تجد صعوبة في بعض الأحيان في التعامل مع السلوك غير المتوقع للحشود. هذه الفجوة تجعل من الضروري الاستثمار في أدوات متطورة يمكنها المراقبة والتحليل والتدخل في الوقت الفعلي، مما يضمن تجربة أكثر أمانًا للجميع.

‍

تطبيقات رؤية الذكاء الاصطناعي في إدارة الحشود

يمكن أن تساعد الرؤية الاصطناعية في إدارة الحشود الكبيرة من خلال تحليل مقاطع الفيديو في الوقت الفعلي باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر المتقدمة التي تراقب التحركات وتتعرف على الأنماط وتكتشف السلوكيات غير العادية. تساعد هذه النماذج في تحديد المشكلات مثل الاكتظاظ في وقت مبكر، مما يتيح للمنظمين الاستجابة قبل تفاقم المشكلات.

من خلال توفير المراقبة في الوقت الفعلي، وتحليل السلوك، والتدخل الاستباقي، تعمل حلول Vision AI على تعزيز سلامة الفعاليات وكفاءتها. دعنا نستكشف كيف تحول هذه التقنيات إدارة الحشود.

مراقبة الكثافة للتحكم في الحشود في الوقت الفعلي

لنفترض أن ملعبًا مكتظًا بالآلاف من الأشخاص الذين يتحركون عبر بوابات الدخول في أحد الفعاليات. مع ازدياد كثافة الحشود، تتباطأ الحركة. في هذه الحالات، تعد إدارة الحشود الفعالة أمرًا بالغ الأهمية. يمكن لأنظمة مراقبة كثافة الحشود المدعومة بالذكاء الاصطناعي توفير رؤى في الوقت الفعلي. يساعد هذا المنظمين على إدارة تدفق الحشود والحفاظ على سير الأمور بسلاسة في الفعاليات الكبيرة.

يمكن لنماذج رؤية الحاسوب مثل Ultralytics YOLO11 أن تكون جزءًا مهمًا من مراقبة كثافة الحشود. يمكن استخدام دعم YOLO11 لمهام مثل تتبع الأجسام لتتبع الأفراد بدقة في المناطق المزدحمة. قد تتساءل، كيف يكون هذا ممكنًا؟

يمكن معالجة تدفقات الفيديو بواسطة YOLO11 في الوقت الفعلي. تُمكّن المعالجة في الوقت الفعلي المنظمين من الحصول على معلومات حديثة حول الحشود التي يراقبونها. يمكن حتى استخدام YOLO11 للتركيز على مناطق أو مناطق اهتمام محددة فيما يتعلق بالجمهور. 

على سبيل المثال، يمكن للمنظمين مراقبة المواقع الرئيسية مثل بوابات الدخول أو الممرات أو طرق الخروج، مما يضمن إدارة هذه المناطق الحيوية بفعالية. يمكن أيضًا تطوير أنظمة تدعم الرؤية لإنشاء تصورات مثل الخرائط الحرارية التي تعرض مناطق التركيز العالي للحشود وتسهل اكتشاف المشكلات المحتملة ومعالجتها.

‍

ومن المثير للاهتمام، تستخدم مترو أنفاق لندن مراقبة الحشود القائمة على الرؤية للحفاظ على سلامة الركاب خلال الأوقات المزدحمة. تُستخدم الرؤية الحاسوبية لحساب عدد الأشخاص الموجودين على الأرصفة، ويتم تنبيه المسؤولين عندما تصبح مناطق معينة مزدحمة للغاية. تساعد الرؤى في تعديل جداول القطارات وتقديم تحديثات مباشرة للمساعدة في إدارة تدفق الحشود بشكل أكثر كفاءة.

تحليل السلوك واكتشاف التهديدات

في حدث حيوي مع حشد صاخب (مثل حفل موسيقي)، قد يمر السلوك المشبوه دون أن يلاحظه أحد. تم تصميم الأنظمة التي تدعمها الذكاء الاصطناعي لاكتشاف هذه السلوكيات بسهولة أكبر من البشر. على سبيل المثال، يمكن استخدام قدرة تقدير الوضعية في YOLO11 لمراقبة حركات جسم الشخص. 

تقدير الوضعية هو تقنية رؤية حاسوبية تتعقب النقاط الرئيسية في جسم الإنسان، مثل المفاصل والأطراف، لفهم وضعيته وحركاته. من خلال تحليل هذه الحركات في الوقت الفعلي، يمكن لنظام أمان يعتمد على رؤية الذكاء الاصطناعي اكتشاف السلوك المشبوه أو غير المتوقع، مثل الإجراءات المفاجئة أو غير المنتظمة، التي قد تشير إلى مشكلة محتملة.

‍

على سبيل المثال، في دورة الألعاب الأولمبية في باريس 2024، لعبت المراقبة بالفيديو المعززة بالذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا في الحفاظ على السلامة. قامت الكاميرات الذكية وتتبع الحركة المتقدم المدعوم بالرؤية بمراقبة سلوك الحشود. عندما تم رصد أنشطة مشبوهة أو تدفقات مفاجئة للحشود، تلقت فرق الأمن تنبيهات فورية. ساعد العمل بسرعة بناءً على هذه التحذيرات في منع تفاقم المشكلات والحفاظ على سلامة الجميع، سواء المشاركين أو المتفرجين.

التحكم الآلي في الوصول والتعرف على الوجه

اليوم، أصبح تخطي متاعب التذاكر المادية والدخول إلى حدث بنظرة خاطفة فقط حقيقة واقعة، وذلك بفضل الذكاء الاصطناعي. تعمل تقنية التعرف على الوجوه على تسهيل هذه العملية من خلال ضمان دخول الأفراد المصرح لهم فقط. يعمل هذا الابتكار على تسريع الدخول وتعزيز الأمان، مع المساعدة أيضًا في إدارة الحشود الكبيرة. ونتيجة لذلك، يتم تقليل الازدحام، ويبقى الوصول سلسًا ومنظمًا.

‍

يمكنك رؤية ذلك عمليًا في Allianz Parque في البرازيل. تعمل تقنية التعرف على الوجوه المعززة بالذكاء الاصطناعي على تسهيل وتسريع الدخول والخروج من الملعب. يتم مسح وجوه الزوار عند نقاط الدخول للتحقق السريع ومنع الوصول غير المصرح به. إنه يحسن الأمن ويمنح الجميع تجربة أكثر سلاسة وخالية من الإجهاد.

إدارة قائمة الانتظار وتحسين المسار

يمكن أن تكون الطوابير الطويلة والحشود البطيئة الحركة محبطة، سواء كنت في محطة قطار أو مطار أو مدينة ملاهي. ومع ذلك، يمكن لتقنية الرؤية الحاسوبية تغيير ذلك. يمكن استخدام YOLO11 لبناء أنظمة إدارة الطوابير الذكية لمراقبة الطوابير في الأماكن المزدحمة مثل المطارات والمتاجر والمستشفيات.

‍

إليك نظرة فاحصة على كيفية عمل نظام إدارة قائمة الانتظار:

• اكتشاف الكائنات وتحديد الصفوف: يمكن أن يساعد اكتشاف الكائنات باستخدام YOLO11 في تحديد وتتبع الأفراد في الطوابير من خلال بث مباشر للفيديو في مواقع مثل منافذ بيع التذاكر أو نقاط الدخول.
  ‍
• مراقبة وتحليل قائمة الانتظار: يحلل النظام طول قائمة الانتظار وكثافتها وحركتها، ويحسب أوقات الانتظار ويحدد مناطق الازدحام في الوقت الفعلي.
  ‍
• تحسينالمساروموازنة التحميل: بناءً على أنماط الحركة، يمكن للنظام اقتراح مسارات بديلة أو إعادة توجيه الأشخاص إلى طوابير أقصر للحفاظ على تدفق سلس للحشود.
  ‍
• تنبيهات وتعديلات استباقية: يمكن تنبيه الموظفين إلى الطوابير الطويلة أو الخطوط البطيئة الحركة، مما يتيح تدخلات في الوقت المناسب مثل فتح منافذ إضافية أو إعادة توجيه الأشخاص.

إيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة الحشود 

يحسن الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية إدارة الحشود من خلال تعزيز السلامة والكفاءة واتخاذ القرارات في التجمعات العامة. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

• اتخاذ قرارات أسرع: يمكن لحلول رؤية الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات بسرعة وتسهيل الاستجابات السريعة أثناء الأحداث.
  ‍
• قابلية التوسع: مع البنية التحتية المناسبة، يمكن لنماذج رؤية الكمبيوتر مراقبة الحشود الكبيرة بكفاءة والتكيف لتكون مفيدة في الفعاليات بجميع أحجامها.
  ‍
• الموارد المحسنة: يمكن استخدام رؤية الكمبيوتر لتوقع سلوك الحشود والمساعدة في تخصيص الموظفين والموارد بشكل أفضل.

على الرغم من هذه الفوائد، هناك العديد من التحديات المرتبطة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة الحشود. فيما يلي بعض القيود الرئيسية:

• تكاليف عالية: قد تكون التكلفة الأولية وصيانة أنظمة الرؤية الاصطناعية باهظة الثمن.
  ‍
• مخاطر الأمن السيبراني: يمكن أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي عرضة للاختراق وانتهاكات البيانات في حالة عدم وجود تدابير أمنية مناسبة.
  ‍
• مخاوف الخصوصية: يمكن أن تثير تطبيقات المراقبة والتعرف على الوجه قضايا أخلاقية وقضايا تتعلق بالخصوصية.

المسار المستقبلي للذكاء الاصطناعي في إدارة الحشود 

تخطط نسبة واحد وثلاثون بالمائة من مشغلي الهواتف المحمولة لنشر حلول الذكاء الاصطناعي داخل شبكات الجيل الخامس الخاصة بهم. من المقرر أن يغير هذا التطور المثير إدارة الحشود من خلال تمكين معالجة البيانات في الوقت الفعلي والتواصل بشكل أسرع. بفضل اتصال الجيل الخامس عالي السرعة، يمكن لأنظمة مراقبة الحشود بالذكاء الاصطناعي معالجة البيانات على الفور تقريبًا، مما يساعد على تقليل المخاطر والحفاظ على سلامة وتنظيم الأحداث الكبيرة بشكل أفضل.

بالإضافة إلى ذلك، من خلال معالجة البيانات بالقرب من مكان جمعها، يمكن للحوسبة الطرفية (edge computing) تقليل التأخيرات والسماح باتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً. يمكن للذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI) تحليل البيانات بسرعة واتخاذ القرارات دون انتظار انتقال المعلومات إلى خوادم بعيدة. يمكن أن تتضافر الحوسبة الطرفية مع الذكاء الاصطناعي والجيل الخامس لتوفير حلول أكثر أمانًا وموثوقية لإدارة الحشود.

تمهيد الطريق لحشود أكثر ذكاءً باستخدام الذكاء الاصطناعي

يعمل الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية على تسريع الطريقة التي ندير بها الأحداث الكبيرة والتجمعات العامة. تجعل هذه التقنيات الحشود في المدن الذكية أكثر أمانًا وكفاءة وأفضل تجهيزًا للتعامل مع التحديات. توفر المراقبة في الوقت الفعلي والرؤى حول سلوك الحشود طرقًا مبتكرة لإدارة المواقف غير المتوقعة.

تعمل أدوات مثل التعرف على الوجوه، واكتشاف المشاعر، وتتبع السلوك بالفعل على تحسين السلامة والكفاءة في الفعاليات. إنه لمن دواعي السرور أن نرى كيف تشكل التكنولوجيا تجمعات أكثر ذكاءً وأمانًا!

استكشف مستودع GitHub الخاص بنا و تواصل مع مجتمعنا النابض بالحياة لتبقى على اطلاع بأحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي. اكتشف كيف تقود Vision AI الابتكار في قطاعات مثل التصنيع و الرعاية الصحية.