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
اكتشف كيف تعمل تقنية الرؤية الاصطناعية على تحسين اكتشاف الحيوانات البرية في حديقتك الخلفية، مما يساعد على حماية النباتات والحيوانات الأليفة والأشخاص من خلال التحليل البصري الذكي.
مع توسع المدن وتقلص الموائل الطبيعية، تظهر الحيوانات البرية بشكل متكرر في الساحات الخلفية للمنازل السكنية. تنجذب الحيوانات التي تبحث عن الطعام أو الماء أو المأوى إلى المساحات الخارجية المحيطة بالمنازل.
بالنسبة لأصحاب المنازل، قد يعني ذلك تلف النباتات، وتخريب التربة، أو زيارات غير متوقعة تثير القلق بشأن الحيوانات الأليفة والأطفال وصحة الحديقة. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يكون من غير الواضح ما هي الحيوانات التي تزور الحديقة أو مدى تكرار حدوث ذلك.
يستخدم العديد من أصحاب المنازل كاميرات التتبع أو كاميرات الحياة البرية الأساسية لمراقبة ساحاتهم. على الرغم من أن هذه الأجهزة يمكنها التقاط الصور ومقاطع الفيديو، إلا أنها لا توفر الكثير من المعلومات حول ما يحدث بالفعل في مجال الرؤية.
الشكل 1. صور لقط بري تم التقاطها باستخدام كاميرات المراقبة (المصدر)
تعتمد معظم الأنظمة على أجهزة استشعار بسيطة للكشف عن الحركة أو أجهزة استشعار تعمل بالحركة، والتي يمكن أن تتأثر بسهولة بالرياح أو الظلال أو المطر أو الحيوانات الأليفة. وفي الوقت نفسه، قد تمر الحيوانات الصغيرة أو الليلية دون أن يلاحظها أحد حتى تظهر علامات الضرر، مما يجعل هذه الأنظمة غير موثوقة للمراقبة اليومية.
لحسن الحظ، تعمل تقنية الرؤية الاصطناعية على تغيير طريقة مراقبة الحياة البرية في الحدائق الخلفية. تُعرف هذه التقنية أيضًا باسم الرؤية الحاسوبية، وهي نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يتيح للأنظمة رؤية الصور ومقاطع الفيديو وفهمها بدلاً من مجرد الاستجابة للحركة. فبدلاً من إرسال تنبيه في كل مرة يتحرك فيها شيء ما، تراقب هذه التقنية ما يحدث فعليًا في الصورة أو مقطع الفيديو.
في الفناء الخلفي، يعني ذلك أن النظام يمكنه التعرف على الحيوانات مع تجاهل أشياء مثل أوراق الشجر المتحركة أو الظلال أو المطر. كما يمكنه التمييز بين الحيوانات البرية والحيوانات الأليفة والبشر، مما يساعد على تقليل الإنذارات الكاذبة.
من خلال هذا الفهم الأكثر وضوحًا، يمكن لأصحاب المنازل الحصول على فكرة أفضل عما يحدث في حديقتهم. بدلاً من ملاحظة الضرر بعد حدوثه، يمكنهم معرفة الحيوانات التي تزور حديقتهم، ومدى تكرار ظهورها، واتخاذ الإجراءات اللازمة حسب الحاجة.
في هذه المقالة، سنلقي نظرة على كيفية دعم الذكاء الاصطناعي البصري في اكتشاف الحيوانات البرية في الساحات الخلفية للمنازل. لنبدأ!
الحاجة إلى مراقبة الحياة البرية في الفناء الخلفي باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي
قبل أن نتعمق في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي البصري للكشف عن الحيوانات البرية في حديقتك الخلفية، دعنا نستكشف أسباب فشل أنظمة المراقبة التقليدية للحديقة الخلفية في كثير من الأحيان.
تم تصميم معظم الكاميرات وأجهزة الاستشعار المخصصة للفناء الخلفي detect وليس لفهم ما يحدث فعليًا في المساحات الخارجية. ومع ذلك، فإن الفناء الخلفي بيئة ديناميكية تتغير على مدار اليوم وعلى مدار الفصول.
تتغير ظروف الإضاءة من الصباح إلى المساء، ويمكن أن تحدث الظروف الجوية أمطارًا أو ضبابًا أو ظلالًا، كما أن النباتات تتحرك باستمرار مع الرياح. يمكن أن تعامل مستشعرات الحركة كل هذه الأنشطة بنفس الطريقة، وتستجيب لأي حركة detect السياق.
الشكل 2. قد يكون التعرف على الحيوانات في الصور الملتقطة ليلاً أمراً صعباً. (المصدر)
تشكل قيود الطاقة تحديًا إضافيًا. تعتمد العديد من الكاميرات الخارجية على البطاريات أو الألواح الشمسية الصغيرة لتعمل بشكل مستمر. تؤدي الإنذارات الكاذبة المتكررة التي تطلقها الحركات غير ذات الصلة إلى تنشيط هذه الأنظمة وتسجيلها دون داعٍ، مما يستنزف الطاقة ويقلل من موثوقيتها.
حتى الأجهزة التي تعمل بالطاقة الشمسية قد تواجه صعوبة في مواكبة الأحداث غير العاجلة التي يتم التقاطها باستمرار بواسطة الكاميرات. ونتيجة لذلك، غالبًا ما يتلقى أصحاب المنازل عددًا كبيرًا من التنبيهات الناتجة عن تساقط أوراق الشجر أو تحرك الظلال أو هطول الأمطار أو تحرك حيوان أليف في الفناء.
بمرور الوقت، تجعل هذه الإخطارات الخاطئة من الصعب الوثوق بالتنبيهات أو تحديد متى تحدث أنشطة حقيقية للحيوانات البرية. بدلاً من توفير الوضوح، يمكن أن تسبب الأنظمة التقليدية وكاميرات المراقبة الارتباك وفقدان الأنشطة وتقليل العمر التشغيلي قبل الحاجة إلى إعادة الشحن أو الصيانة.
ما هو نظام مراقبة الفناء الخلفي المدعوم بتقنية الذكاء الاصطناعي؟
نظام مراقبة الفناء الخلفي المدعوم بتقنية الذكاء الاصطناعي يستخدم الكاميرات والذكاء الاصطناعي لفهم ما يحدث في المساحات الخارجية. بدلاً من مجرد تسجيل لقطات الفيديو أو الاستجابة للحركة، يقوم بتحليل الصور والفيديو للتعرف على الحيوانات أو الأشخاص أو الحيوانات الأليفة عند ظهورهم.
في قلب هذه الأنظمة توجد نماذج الرؤية الحاسوبية المدربة على التعرف على الأنماط البصرية من خلال أداء مهام الرؤية الأساسية مثل اكتشاف الأشياء وتصنيف الصور وتقسيم الحالات في الوقت الفعلي. على وجه التحديد، يمكن تدريب نماذج مثل Ultralytics خصيصًا للتعرف على الحيوانات التي تتحرك في الفناء.
الشكل 3. نظرة على استخدام تصنيف الصور classify فارسية (المصدر)
بمعنى آخر، يتيح التدريب المخصص للنظام التعرف على شكل الحيوانات البرية المحلية في تلك البيئة المحددة من خلال تدريب النموذج على مجموعة بيانات مختارة من الصور ومقاطع الفيديو التي تم التقاطها في ظروف مشابهة في الفناء الخلفي. تتضمن مجموعات البيانات هذه أمثلة مصنفة للحيوانات وعناصر الخلفية وتغيرات الإضاءة وزوايا الكاميرا، مما يساعد النموذج على التكيف مع الأنواع المحلية والتغيرات الموسمية والأنماط البصرية الفريدة.
على سبيل المثال، إذا دخل غزال إلى الفناء الخلفي ليلاً، يمكن لكاميرا أمنية مزودة برؤية ليلية بالأشعة تحت الحمراء التقاط المشهد، ويمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي للرؤية التعرف على الحيوان على الرغم من ظروف الإضاءة المنخفضة. بدلاً من تشغيل تنبيه لكل حركة، يركز النظام على ما هو موجود بالفعل في صورة واضحة.
نظرًا لأن النظام يفهم السياق البصري، فإنه يمكنه تجاهل الحركات غير ذات الصلة مثل اهتزاز النباتات أو الظلال أو المطر. لا يتم تشغيل التنبيهات إلا عند حدوث نشاط ذي مغزى، مما يساعد على تقليل الإخطارات الخاطئة ويجعل مراقبة الفناء الخلفي أكثر موثوقية خلال النهار والليل.
المهام الأساسية للرؤية التي تحسن مراقبة الفناء الخلفي
فيما يلي لمحة عن كيفية قيام مهام الرؤية الحاسوبية الأساسية بجعل مراقبة الحياة البرية في الفناء الخلفي أكثر فعالية وموثوقية:
كشف الأجسام: هذه مهمة رؤية حاسوبية تحدد الكائنات وتحدد مواقعها داخل الصور أو الفيديو. في الفناء الخلفي، يمكن استخدامها لاكتشاف الحيوانات الصغيرة عند دخولها المكان والتركيز على الأنشطة المهمة بدلاً من الاستجابة لكل حركة.
تصنيف الصور: يمكن استخدامه لتحديد ما تمثله الصورة من خلال تصنيفها في فئة أو تسميتها. بالنسبة لمراقبة الفناء الخلفي، يساعد في تحديد نوع الحيوان الموجود والتمييز بين الحيوانات البرية والحيوانات الأليفة أو الأشخاص.
تقسيم المثيل: تفصل هذه المهمة الكائنات الفردية عن الخلفية على مستوى البكسل التفصيلي. وهي تتيح تحديد ملامح الحيوانات بوضوح حتى في المشاهد المزدحمة بالنباتات أو الأسوار أو الكائنات المتداخلة.
تتبع الأجسام: يمكنه تتبع الأجسام عبر إطارات الفيديو المتتالية بمرور الوقت. في بيئة الفناء الخلفي، يمكن استخدامه track مسارات track ، وتحديد نقاط الدخول، ومراقبة أنماط السلوك المتكررة.
تطبيقات الرؤية الاصطناعية المتعلقة بمراقبة الحياة البرية
بعد ذلك، دعونا نستعرض كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لمراقبة الحياة البرية في بيئات الحدائق الخلفية.
كاميرات مدعومة بتقنية الذكاء الاصطناعي للرؤية عند عتبة الباب ومدخل المنزل
أصبحت تقنية الرؤية الاصطناعية أكثر شيوعًا في كاميرات المراقبة المثبتة على عتبات الأبواب ومداخل المنازل، حيث تحدث حركات متكررة ويجب أن تكون التنبيهات دقيقة. عادةً ما يتم تثبيت هذه الكاميرات بالقرب من الأبواب الأمامية أو الممرات أو الممرات، وتراقب المناطق الصغيرة التي تشهد حركة مرور كثيفة على مدار اليوم.
من خلال تحليل التفاصيل البصرية مثل الشكل والحجم وأنماط الحركة، يمكن لهذه الأنظمة معرفة ما إذا كان النشاط يتعلق بشخص يقترب من الباب، أو حيوان يمر من خلاله، أو شيء غير مهم مثل تغير الظلال أو المطر. وهذا يعني أنه لا يمكن تشغيل التنبيهات إلا عندما يكون النشاط ذا صلة.
على سبيل المثال، إذا مرّ راكون أو ظربان أو حيوان ضال عبر ممر السيارات في وقت متأخر من الليل، يمكن للكاميرا التعرف على دخول حيوان إلى المشهد لفترة وجيزة وتسجيل تلك اللحظة. بدلاً من إصدار تنبيهات متكررة من حركات غير ذات صلة، يسلط النظام الضوء على الحدث المهم فعلاً.
استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي البصري لمنع هجمات النمور
كما يتم استخدام تقنية الرؤية الاصطناعية في مواقف واقعية حيث تلعب مراقبة الحياة البرية دوراً حاسماً في السلامة العامة. ففي الهند، تشكل المواجهات بين النمور والناس مصدر قلق معروف في المناطق التي تقع فيها المدن المتوسعة بالقرب من الغابات.
في ولاية ماهاراشترا الغربية، قامت سلطات الغابات بتركيب أنظمة كاميرات تعمل بالذكاء الاصطناعي بالقرب من القرى والمناطق السكنية لمراقبة حركة النمور. تحلل هذه الكاميرات البث المباشر للفيديو باستخدام الرؤية الحاسوبية للتعرف على النمور فور ظهورها. عندما تدخل نمر منطقة مراقبة، يتم إرسال تنبيهات إلى المسؤولين المحليين والسكان القريبين حتى يتمكنوا من اتخاذ الاحتياطات اللازمة في وقت مبكر.
إنه مثال جيد على كيفية تحويل الرؤية الاصطناعية لمراقبة الحيوانات إلى إجراء وقائي استباقي بدلاً من المراقبة السلبية. يساعد الكشف المبكر والدقيق عن الحيوانات الناس على الاستجابة بشكل أسرع، سواء كان الهدف هو منع المواجهات الخطرة أو إدارة أنشطة الحياة البرية حول المنازل والساحات الخلفية.
مراقبة مغذيات الطيور ومناطق التغذية الشائعة
تعد مغذيات الطيور ومناطق التغذية من أكثر الأماكن نشاطًا في الفناء الخلفي. فهي لا تجذب الطيور فحسب، بل تجذب أيضًا السناجب والقوارض والراكون وغيرها من الحيوانات البرية، مما يخلق حركة مستمرة على مدار النهار والليل.
تميل الكاميرات التقليدية الموضوعة بالقرب من هذه المناطق إلى التشغيل المتكرر، مما يؤدي إلى ملء مساحة التخزين واستنزاف عمر البطارية دون تقديم معلومات مفيدة. تجعل تقنية الرؤية بالذكاء الاصطناعي مراقبة هذه المواقع أكثر عملية من خلال التركيز على ما يزور المغذي فعليًا بدلاً من الاستجابة لكل حركة.
الشكل 4. أمثلة على اكتشاف الطيور باستخدام الرؤية الحاسوبية (المصدر)
بدلاً من تسجيل النشاط المستمر، يمكن للنظام تحديد ما إذا كان الزائر طائرًا أو سنجابًا أو حيوانًا أكبر حجمًا، ولا يصدر تنبيهات إلا عند الضرورة. وهذا يساعد أصحاب المنازل على فهم أي الحيوانات تستخدم مناطق التغذية ومدى تكرار ظهورها.
ما يجب مراعاته عند استخدام الذكاء الاصطناعي البصري في حديقتك الخلفية
يمكن أن تكون تقنية الرؤية الاصطناعية أداة قوية لمراقبة الحياة البرية، ولكن فعاليتها لا تعتمد على البرمجيات وحدها. غالبًا ما تكون البيئات الخارجية غير متوقعة، ويؤثر اختيار الإعدادات المناسبة للكاميرا ومصدر الطاقة والاتصال بشكل كبير على أداء هذه الأنظمة بمرور الوقت.
فيما يلي بعض العوامل التي يجب مراعاتها عند إعداد حلول الرؤية بالذكاء الاصطناعي في حديقتك الخلفية:
موضع الكاميرا ونطاق الكشف: يجب وضع الكاميرات بحيث تغطي المناطق الرئيسية مثل نقاط الدخول والأسوار ومناطق التغذية دون التقاط حركة خلفية مفرطة. يساعد اختيار نطاق الكشف المناسب على ضمان التعرف على الحيوانات في وقت مبكر مع تجنب الإنذارات التي تطلقها الحركات البعيدة أو غير ذات الصلة.
الإضاءة ودعم الرؤية الليلية: نظرًا لأن العديد من الحيوانات تنشط بعد حلول الظلام، فإن قدرات الرؤية الليلية الموثوقة مهمة. تتيح كاميرا الرؤية الليلية المزودة بمصابيح LED بالأشعة تحت الحمراء المراقبة في ظروف الإضاءة المنخفضة، بينما تساعد خيارات الإضاءة المنخفضة أو عدم الإضاءة على تجنب إخافة الحيوانات أو لفت الانتباه إلى الكاميرا.
سرعة الزناد وجودة الفيديو: تساعد سرعة الزناد العالية في التقاط صور للحيوانات التي تظهر لفترة وجيزة وتتحرك بسرعة في الفناء. توفر الكاميرات التي تدعم الفيديو عالي الدقة صورًا أكثر وضوحًا، مما يحسن دقة نماذج الذكاء الاصطناعي في التعرف على الحيوانات.
مقاومة العوامل الجوية والمتانة: يجب أن تكون الكاميرات الخارجية مقاومة للعوامل الجوية ومصممة لتحمل المطر والحرارة والبرودة والغبار. الأداء المتسق في ظل الظروف الجوية المتغيرة أمر ضروري للاستخدام على المدى الطويل.
اعتبارات الطاقة والبطارية: اعتمادًا على مكان تركيب الكاميرات، قد تعتمد على بطارية قابلة لإعادة الشحن أو طاقة شمسية. تساعد الأنظمة التي تقلل من التسجيلات غير الضرورية في الحفاظ على عمر البطارية وتقلل من الحاجة إلى الصيانة.
التوافق مع إعدادات الكاميرات الحالية: يمكن لـ Vision AI العمل مع مجموعة من الأجهزة، بما في ذلك كاميرات الألعاب التقليدية وإعدادات كاميرات الصيد وأنظمة الأمن المنزلية الحديثة. اختيار الأجهزة المتوافقة يجعل من السهل دمج خاصية الكشف عن الحياة البرية دون الحاجة إلى استبدال كل شيء دفعة واحدة.
إيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي البصري في حديقتك الخلفية
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي البصري لمراقبة الفناء الخلفي:
يدعم الرؤى طويلة المدى: يمكن أن تكشف أنماط النشاط على مدار الوقت عن الأماكن التي تدخلها الحيوانات، وعدد مرات زيارتها، والمناطق الأكثر تأثراً.
متوافق مع إعدادات الكاميرات الحديثة: يمكن لـ Vision AI العمل مع الكاميرات عالية الدقة والعدسات ذات الزاوية الواسعة والأجهزة الخارجية المقاومة للعوامل الجوية.
قابلة للتوسعة والتخصيص: يمكن تكييف مناطق الكشف وقواعد التنبيه وسلوك النموذج بناءً على حجم الحديقة وتصميمها وأنماط الحياة البرية المحلية.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي البصري يقدم مزايا واضحة، إلا أن هناك بعض القيود التي يجب أخذها في الاعتبار:
يتطلب وضع الكاميرا في المكان المناسب: قد تؤدي الزوايا السيئة أو حجب النباتات أو ارتفاع التثبيت غير الصحيح إلى تقليل دقة الكشف.
الاعتماد على الإضاءة والظروف الجوية: قد ينخفض الأداء أثناء هطول الأمطار الغزيرة أو الضباب أو الثلوج أو في ظروف الإضاءة القاسية، خاصة في البيئات الخارجية.
اعتبارات الخصوصية: قد تثير الكاميرات الخارجية التي تلتقط صورًا للمساحات المشتركة مخاوف تتعلق بالخصوصية، لذا يتعين وضعها وتهيئتها بعناية.
النقاط الرئيسية
تقدم Vision AI نهجًا أكثر ذكاءً لاكتشاف الحيوانات البرية في حديقتك الخلفية. فهي تتجاوز التنبيهات الأساسية للحركة وتساعد الأنظمة على فهم ما يحدث بالفعل أمام الكاميرا. من خلال تحديد الحيوانات بدقة، وتقليل الإخطارات الخاطئة، والعمل في ظروف الإضاءة والطقس المتغيرة، توفر للمالكين رؤية أوضح وتحكمًا أكبر في مساحاتهم الخارجية.
