YOLOvME: الثورة الرقمية للغابات

ستيفانو بوليتي هو باحث في الاستشعار عن بعد للغابات في المعهد النرويجي لأبحاث الاقتصاد الحيوي (NIBIO) في قسم الجرد الوطني للغابات. NIBIO هو أحد أكبر المعاهد البحثية في النرويج ويضم ما يقرب من 700 موظف. يساهمون في الأمن الغذائي والسلامة والإدارة المستدامة للموارد والابتكار وخلق القيمة من خلال البحث وإنتاج المعرفة.

في بحثه، تُستخدم الطائرات بدون طيار وتقنيات الاستشعار القريبة الأخرى مثل المسح بالليزر المتنقل لإنتاج تحليلات متقدمة مطلوبة لتلبية الاحتياجات الحديثة من المعلومات.

تم إجراء جزء كبير من العمل الذي كان يقوم به مع مشروع SmartForest، وهو برنامج بحثي طويل الأجل تم تمويله من قبل مجلس البحوث النرويجي جنبًا إلى جنب مع معظم الجهات الفاعلة في صناعة الغابات في النرويج. هدف SmartForest هو تحسين كفاءة قطاع الغابات النرويجي من خلال تمكين ثورة رقمية تحول معلومات الغابات، وزراعة الغابات، وعمليات الغابات، وإمدادات الأخشاب، وتدفق المعلومات الرقمية الشامل في الصناعة.

عمل ستيفانو لسنوات عديدة مع تطبيقات تعلم الآلة التقليدية مثل الغابات العشوائية أو آلات ناقلات الدعم. منذ حوالي ثلاث سنوات، أدرك أنه قد حان الوقت للارتقاء باللعبة في مجال التعلم العميق، الذي لا يزال في مرحلة النمو بالنسبة لقطاع الغابات. منذ إدراكه للفوائد الهائلة التي يمكن للباحثين استخلاصها من التعلم العميق، يقوم ستيفانو بتطوير العديد من التطبيقات في مجال رؤية الطائرات بدون طيار والرؤية الآلية.

منذ متى وأنت تستخدم YOLOv5؟

"أنا أستخدمه منذ صيف 2021، ولم أتخل عنه منذ ذلك الحين! يجب أن أقول، لقد كان نوعًا من الحب "من النظرة الأولى" بفضل سهولة الحصول على YOLOv5 وتشغيله. كان هذا ذا قيمة كبيرة بالنسبة لي لأنني في ذلك الوقت لم أكن على دراية كبيرة بـ python وكان منحنى التعلم الضحل لـ YOLOv5 هو الفيصل."

لجأ ستيفانو إلى الكشف عن الكائنات في المقام الأول لتحديد الأشجار في صور الطائرات بدون طيار التي تعاني من سوء الحالة الصحية إما بسبب الأضرار الناجمة عن العوامل اللاأحيائية (الجفاف والرياح والثلوج) أو العوامل الحيوية (الحشرات والفطريات). منذ ذلك الحين، يقوم هو وزملاؤه بتطوير مجموعة كاملة من كاشفات YOLOv5، من الحفر إلى حافة الطريق وكاشفات الدوامات.

"عندما تعثرت على YOLOv5، كنت قد حاولت دون جدوى تدريب بعض كاشفات الكائنات في TensorFlow Object Detection API لبعض الوقت. ثم صادفت مستودع YOLOv5 وحاولت (دون أمل كبير) تدريب كاشف، وبمفاجأة كبيرة، بدأت عملية التعلم بأربعة أسطر من التعليمات البرمجية. لست متأكدًا مما إذا كان يمكن تعريف ذلك على أنه عملية تفكير أم ضربة حظ، لكنها بدأت."

يتم بعد ذلك نشر معظم النماذج على حلولهم السحابية (ForestSens) لتقديم الخدمات لقطاع الغابات. هناك، يمكن للمستخدمين تحميل صور الطائرات بدون طيار على سبيل المثال والتي يتم تحويلها بعد ذلك إلى رؤى قابلة للتنفيذ بفضل عائلة نماذج YOLOv5 الخاصة بنا. يتم أيضًا نشر بعض أجهزة الكشف المدربة الخاصة بهم على حافة الآلات الحرجية أو على شاحنات قطع الأشجار.

منذ البداية، كان ستيفانو وفريقه يطورون سلسلة كاملة من نماذج YOLOv5 لاستخدامها للمساعدة في:

1. تقييم جودة الأخشاب
2. مراقبة احتياجات صيانة الطرق الحرجية
3. اكتشاف الميزات ذات الصلة بالتنوع البيولوجي في الغابة

علاوة على ذلك، فإنهم يتطلعون أيضًا إلى توسيع نطاق نماذجهم القائمة على الطائرات بدون طيار لصحة الغابات وجردها لتشمل بيانات صور جوية وفضائية ذات دقة أكثر خشونة.

مع أحدث إصدارات YOLOv5، فإنهم يتطلعون بشدة إلى تصنيف الصور والتجزئة الدلالية التي قد تقدمها YOLOv5. ستوسع هذه القدرات قدرتهم على حل مهام رؤية الكمبيوتر المعقدة في البيئات الحرجية.

إن سهولة الإعداد لكل من تدريب النماذج (إصدار docker)، وكذلك لنشر النموذج، جعلت YOLOv5 خيارًا رائعًا لهم.

أحد الجوانب التي لطالما فتنتني في Ultralytics هو نموذج الأعمال الجديد إلى حد ما والذي يعتمد على التعليمات البرمجية المفتوحة في جوهره ويقدم منتجات مدفوعة الأجر لغير المتخصصين للوصول إلى قوة التعلم العميق. بصفتي عالمًا، أقدر كثيرًا انفتاح Ultralytics وأجد أنه طريقة رائعة لتسريع تطوير المنتج. نتيجة لذلك، يشهد YOLOv5 ترقيات جذرية إلى حد ما في تطور مستمر بفضل مساهمة العديد من علماء البيانات والممارسين.”

بماذا تنصح شخصًا جديدًا في مجال الذكاء الاصطناعي؟

عند الذهاب إلى المؤتمرات الدولية خلال العام الماضي، وجدت أن باحثي الغابات إما خائفون من تعقيد التعلم العميق أو لا يعتقدون أنه يمكن أن يلعب دورًا في أبحاثهم. في كل هذه الحالات، اقترحت تخصيص نصف يوم للتعليقات التوضيحية ومحاولة تدريب YOLOv5 لفهم قوته وبساطته.

للتعبير عنها بكلمات فعلية كنت أقولها: “طريقتك لا تعمل؟ ثم YOLO ذلك!”

إذا كنت ترغب في البقاء على اطلاع دائم بستيفانو بوليتي وعمله، فلا تتردد في متابعة حسابه على تويتر.

هل لديك حالة استخدام YOLOv5 خاصة بك؟

ضع علامة لنا باستخدام #YOLOvME على وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بنا مع حالة استخدام YOLOv5 الخاصة بك وسنقوم بالترويج لعملك لمجتمع تعلم الآلة.