الذكاء الاصطناعي البصري يدعم أنظمة مراقبة انتباه السائق

قد تؤدي مسافة طويلة على الطريق السريع، أو القيادة في وقت متأخر من الليل، أو يوم شاق إلى شعور أي سائق بالتعب. ولكن حتى اللحظات القصيرة من نقص الانتباه يمكن أن تحدث فرقاً كبيراً عندما يتعلق الأمر بـ road safety.

ولهذا السبب يتجه العديد من مصنعي السيارات إلى تقنيات جديدة للمساعدة في إبقاء السائقين في حالة تأهب وتركيز. فبدءاً من المستشعرات التي تتبع أنماط التوجيه وصولاً إلى الكاميرات التي تراقب علامات الإرهاق، أصبحت مركبات اليوم أكثر ذكاءً في التعرف على متى يبدأ انتباه السائق في التشتت.

على وجه الخصوص، بفضل computer vision، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI)، باتت الآلات قادرة الآن على تفسير الصور والفيديو بطريقة تشبه قدرة البشر. وفيما يتعلق بالمركبات، يمكن استخدام computer vision في أنظمة مراقبة انتباه السائق لتحليل وضعية السائق، وتعبيرات وجهه، وحركات عينيه.

على سبيل المثال، تدعم نماذج Vision AI مثل Ultralytics YOLO11 و Ultralytics YOLO26 مهام computer vision مثل object detection (تحديد وتوطين الكائنات في الصورة)، و object tracking (تتبع تلك الكائنات عبر الإطارات)، و instance segmentation (فصل الكائنات الفردية عن الخلفية)، والتي يمكن تطبيقها لمراقبة وضعية السائق، وموقف رأسه، ودرجة انتباهه العامة.

في هذه المقالة، سنستكشف مسببات تشتت انتباه السائق والنعاس، وكيف يعزز الذكاء الاصطناعي البصري أنظمة مراقبة انتباه السائق، وكيف تشكل هذه الأنظمة مستقبلاً أكثر أماناً للسائقين في كل مكان.

ما هو تشتت انتباه السائق والنعاس؟#

يتطلب الحفاظ على التركيز خلف المقود انتباهاً مستمراً. ففي كل ثانية، يعالج السائقون لافتات الطرق، وإشارات المرور، وحركة المركبات المحيطة. وعندما يضعف ذلك التركيز، ولو للحظة قصيرة، يرتفع خطر وقوع حادث بشكل حاد.

تظهر الدراسات أن السائقين الذين يبعدون eyes off the road أكثر من مرة أو يضغطون بشكل متكرر على أزرار السيارة هم أكثر عرضة للتورط في حادث أو شبه حادث، حتى لو لم تكن الزيادة في المخاطر مضاعفة تماماً.

تسلط هذه النتائج الضوء على مدى سهولة تشتت الانتباه، وهي مشكلة تُعرف بتشتت انتباه السائق. يحدث هذا عندما تهيم عينا السائق أو ذهنه بعيداً عن الطريق، سواء كان ذلك من خلال التحقق من الهاتف، أو تغيير الموسيقى، أو الغرق في التفكير. حتى نظرة سريعة لمدة ثانيتين بعيداً عن الطريق قد تكون كافية لتفويت سيارة تبطئ سرعتها أو إشارة مرور حمراء في الأمام.

الشكل 1. أمثلة على سائق مشتت الانتباه. (Source)

في الوقت نفسه، يتطور نعاس السائق تدريجياً، وغالباً ما ينتج عن التعب أو قلة النوم. قد يومض السائق النعسان بعينيه ببطء، أو يومئ برأسه، أو يرخي قبضته عن المقود. ومع تزايد التعب، تتباطأ سرعة الاستجابة، وتصبح السيطرة على المركبة أكثر صعوبة.

تحديد ما إذا كان السائق في حالة تأهب#

فيما يلي بعض العلامات الشائعة لتشتت انتباه السائق أو نعاسه:

• تكرار ومدة الرمش: يومض السائق بعينيه ببطء أكبر أو بشكل متكرر أكثر من المعتاد.
• وضعية الرأس وإمالته: تومض رأس السائق للأمام أو تميل إلى أحد الجانبين.
• حركة العين واتجاه النظر: ينظر السائق بعيداً عن الطريق لفترة طويلة جداً.
• نقص مدخلات التوجيه: يقوم السائق بتصحيحات توجيه صغيرة أو متأخرة أثناء القيادة.

قد تبدأ هذه العلامات صغيرة لكنها تصبح أكثر وضوحاً بمرور الوقت، خاصة في الرحلات الطويلة أو في الليل. إن التعرف عليها مبكراً يساعد السائقين على البقاء يقظين ومركزين وآمنين على الطريق.

الحاجة إلى مراقبة انتباه السائق#

حتى مع وجود ميزات متقدمة مثل مساعد الحفاظ على المسار، الذي يساعد في إبقاء المركبة في المنتصف، أو مثبت السرعة التكيفي، الذي يحافظ على مسافة تتبع آمنة، لا تزال الحوادث ممكنة الوقوع إذا ضعف انتباه السائق. يمكن للتكنولوجيا تعزيز السلامة، لكن البقاء يقظاً لا يزال مسؤولية السائق.

للمساعدة في تقليل هذه المخاطر، تستخدم الابتكارات الجديدة الآن كاميرات مدعومة بالذكاء الاصطناعي البصري لمراقبة وجه السائق وعينيه. تم تصميم هذه التقنيات، المعروفة بأنظمة مراقبة انتباه السائق، للكشف عن العلامات المبكرة للتعب أو التشتت والمساعدة في إبقاء السائقين يقظين وآمنين.

الشكل 2. يمكن استخدام الأنظمة المدعومة بـ Vision AI لمراقبة انتباه السائق. (Source)

عندما يلاحظ النظام علامات تحذيرية، مثل الرمش ببطء، أو إيماء الرأس، أو تشتت النظر بعيداً عن الطريق، فإنه عادة ما يرسل تنبيهات لطيفة، مثل تحذير بصري أو مسموع، مما يدفع السائق إلى إعادة التركيز قبل أن يزداد الخطر.

مراقبة انتباه السائق: كيف تعمل#

تم تصميم أنظمة مراقبة انتباه السائق للتعرف على اللحظة التي يبدأ فيها السائق في فقدان التركيز، وهو أمر يمكن أن يحدث تدريجياً دون أن يدرك السائق ذلك. تستخدم هذه الأنظمة عادةً كاميرا صغيرة مثبتة بالقرب من عجلة القيادة أو على لوحة القيادة لمراقبة وجه السائق وعينيه بشكل مستمر.

ولضمان أداء موثوق في جميع الظروف، تستخدم العديد من الأنظمة كاميرات تعمل بالأشعة تحت الحمراء يمكنها التقاط تفاصيل الوجه بوضوح حتى في الليل أو في ظروف الإضاءة المنخفضة والطقس السيئ. وبما أن مراقبة انتباه السائق هي تطبيق يكون فيه التوقيت حاسماً، يجب تحليل اللقطات التي تلتقطها الكاميرات في الوقت الفعلي لاكتشاف علامات التعب أو التشتت والاستجابة لها.

كيف يفسر الذكاء الاصطناعي البصري سلوك السائق#

إذن، كيف تعمل هذه الأنظمة في الواقع؟ تلتقط الكاميرات فيديو مباشراً يتم تحليله بواسطة Vision AI models المدربة على تفسير وضعية الإنسان وسلوك الوجه. تكتشف هذه النماذج إشارات بصريّة خفية توضح مدى يقظة السائق أو تشتت انتباهه.

تحليل إشارات الوجه والجسم#

يمكن لنظام Vision AI المدمج مع هذه النماذج اكتشاف وتتبع وجه السائق ووضعية جسمه العامة باستخدام تقنيات pose estimation. فهو يحدد النقاط الرئيسية مثل العينين، والأنف، والفم، والكتفين، وموقف الرأس، مما يتيح له مراقبة الحركة والتوافق حتى عند تغير الإضاءة أو تغيير السائق لوضعيته.

بمجرد اكتشاف وجه السائق، يقوم النظام بتقدير اتجاه رأسه لتحديد أين ينظر السائق، سواء كان ينظر للأمام مباشرة نحو الطريق، أو للأسفل نحو جهاز ما، أو جانباً. ثم يركز النظام على العينين، ويحلل تكرار الرمش، ومدة الرمش، واتجاه النظر لتقييم مستوى الانتباه.

الشكل 3. نظرة على نظام مراقبة انتباه السائق قيد التشغيل. (Source)

يمكن أن يشير الرمش البطيء، أو إغلاق العينين، أو العيون التي تتشتت بعيداً عن الطريق إلى التعب أو التشتت. تستخدم بعض الأنظمة أيضاً التعلم الآلي لتتبع أنماط الوضعية والحركة بمرور الوقت، ومقارنتها بالسلوك الطبيعي واليقظ لتحديد العلامات التدريجية مثل إيماء الرأس، أو التراخي، أو ردود الفعل الأبطأ.

الكشف عن التعب وإصدار تحذيرات انتباه السائق#

عند اكتشاف علامات مبكرة للتعب أو تشتت الانتباه، يرسل النظام تنبيهات لطيفة لمساعدة السائق على إعادة التركيز. يمكن أن تتخذ هذه التنبيهات شكل رنين خافت، أو اهتزاز في عجلة القيادة، أو تذكير يظهر على لوحة القيادة. وإذا لم يستجب السائق، تصبح التحذيرات أكثر وضوحاً حتى يبدأ السائق في الانتباه للطريق مرة أخرى.

يدعم الذكاء الاصطناعي البصري أيضاً ميزات أخرى لمساعدة السائق والسلامة#

بالإضافة إلى مراقبة انتباه السائق، يمكن للذكاء الاصطناعي البصري تعزيز مجموعة من ميزات السلامة ومساعدة السائق الموجودة في مركبات اليوم. على سبيل المثال، عندما يكتشف النظام علامات التشتت أو النعاس، يمكنه مشاركة تلك المعلومات مع أنظمة أخرى على متن السيارة، مما يجعل من الممكن للسيارة تعديل سلوكها والمساعدة في الحفاظ على قيادة آمنة وثابتة.

إليك بعض الأنظمة الأخرى المصممة لمساعدة السائق:

• مثبت السرعة التكيفي: يحافظ على سرعة محددة ويعدلها تلقائياً للحفاظ على مسافة آمنة من السيارة التي أمامك.
• مساعد الحفاظ على المسار: يوفر هذا النظام مدخلات توجيه لطيفة لمساعدة السيارة على البقاء متمركزة داخل مسارها وتقليل الانحراف غير المقصود.
• تحذير الاصطدام الأمامي: يهدف إلى تنبيه السائق عندما يكتشف تصادماً محتملاً أو تباطؤاً مفاجئاً في حركة المرور.
• أنظمة مساعدة القيادة بدون استخدام اليدين: تمكّن هذه الميزات القيادة المحدودة بدون استخدام اليدين على الطرق المتوافقة مع مراقبة انتباه السائق للمساعدة في ضمان السلامة. ومن أمثلة ذلك نظام Super Cruise من جنرال موتورز و BlueCruise من فورد، وكلاهما يستخدم كاميرات داخل السيارة لتتبع تركيز السائق وإصدار تنبيهات إذا تشتت الانتباه.

الشكل 4. مثال على استخدام Vision AI لتنبيه السائقين بشأن التصادمات الأمامية. (Source).

يمكن للذكاء الاصطناعي البصري إنقاذ الأرواح على الطريق#

أنظمة مراقبة انتباه السائق ليست مجرد ابتكارات تجريبية؛ بل دخلت بالفعل في مرحلة الإنتاج. التعب والتشتت هما تحديان يوميان لسائقي الشاحنات لمسافات طويلة، الذين غالباً ما يقضون ساعات طويلة على الطريق مع فترات راحة قليلة.

يساعد Vision AI الآن في معالجة هذه المشكلة من خلال مراقبة يقظة السائق في الوقت الفعلي. ومثال جيد على ذلك هو نظام Driver Alert Support المحسّن الذي قدمته شركة Volvo Trucks. يجمع هذا النظام بين كاميرا داخلية لتتبع العين وكاميرا أمامية تراقب موقع الممر المروري وأنماط القيادة. علاوة على ذلك، تقوم شركات تصنيع سيارات أخرى دمج أنظمة مراقبة السائق المدعومة بـ computer vision والذراع الاصطناعي للمساعدة في الحفاظ على يقظة السائقين وتركيزهم.

إيجابيات وسلبيات مراقبة انتباه السائق#

فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لاستخدام أنظمة مراقبة انتباه السائق:

• الكشف في الوقت الفعلي: يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية تحليل تعبيرات الوجه، وحركات العين، ووضعية الرأس في الوقت الفعلي، مما يسمح بالكشف المبكر عن التعب أو التشتت.
• مراقبة غير تداخلية: على عكس المستشعرات القابلة للارتداء، تتتبع الأنظمة القائمة على الكاميرا الانتباه بشكل سلبي دون الحاجة إلى أي اتصال جسدي أو جهد إضافي من السائق.
• القابلية للتوسع والتكيف: يمكن إعادة تدريب النماذج القائمة على الرؤية وتحسينها باستمرار ببيانات جديدة، مما يعزز الدقة عبر ظروف الإضاءة المختلفة، وأنواع الوجوه، والبيئات المتنوعة.

على الرغم من أن أنظمة مراقبة انتباه السائق توفر العديد من الفوائد، إلا أن هناك بعض القيود التي يجب مراعاتها. إليك بعض العوامل الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

• مشكلات الإضاءة والرؤية: قد ينخفض أداء الرؤية الحاسوبية في ظروف الإضاءة السيئة، أو الوهج، أو عندما يرتدي السائق نظارات عاكسة أو قبعة تحجب ملامح الوجه الرئيسية.
• مخاوف خصوصية البيانات: يثير التقاط ومعالجة فيديو داخل المقصورة تساؤلات حول كيفية تخزين بيانات الوجه والأنماط السلوكية، واستخدامها، وحمايتها.
• المتطلبات الحسابية: يتطلب تحليل الفيديو في الوقت الفعلي قدرة معالجة كبيرة، مما قد يزيد من تكلفة النظام واستهلاك الطاقة.

أبرز النقاط#

البقاء يقظاً خلف المقود أمر ضروري للقيادة الآمنة. فحتى لحظة قصيرة من التشتت أو التعب يمكن أن تزيد من خطر وقوع حادث.

تساعد أنظمة مراقبة انتباه السائق المدعومة بالذكاء الاصطناعي البصري في تقليل هذا الخطر من خلال تتبع الإشارات البصرية مثل حركات العين، وأنماط الرمش، ووضعية الرأس. ومن خلال التعرف على العلامات المبكرة للنعاس أو تشتت الانتباه، يمكن لهذه الأنظمة تنبيه السائقين في الوقت المناسب لإعادة التركيز والبقاء آمنين على الطريق.

استكشف المزيد حول الذكاء الاصطناعي من خلال انضمامك إلى community وزيارة GitHub repository. تحقق من صفحات الحلول الخاصة بنا لقراءة المزيد عن AI in robotics و computer vision in healthcare. اكتشف licensing options وابدأ في البناء باستخدام Vision AI اليوم!