استمع إلى رؤية يولو 2025!
25 سبتمبر 2025
10:00 صباحاً - 18:00 مساءً
حدث هجين
رؤية يولو 2024
العودة إلى قصص العملاء

تلجأ شركة بريزنت إلى نماذج Ultralytics YOLO للكشف عن عناصر الانزلاق

المشكلة

احتاجت شركة Prezent إلى حل Vision AI لاكتشاف هياكل الشرائح تلقائيًا لأن الأدوات التقليدية كانت بطيئة وغير موثوقة وغالبًا ما فشلت في الحفاظ على التصميم.

الحل

وبفضل نماذج Ultralytics YOLO، حسّنت Prezent الدقة من 65% إلى 87%، وخفضت وقت التدريب من 3 أيام إلى يوم واحد، وقللت معالجة الشرائح إلى أقل من 10 ثوانٍ.

تُعد العروض التقديمية أساسية للتواصل الواضح في اجتماعات العمل، ولكن إعادة تصميمها لتكون مؤثرة وغنية بالمعلومات قد يكون أمرًا صعبًا. يستخدم Prezent الذكاء الاصطناعي لاكتشاف عناصر الشرائح وفهمها مثل العناوين والنصوص والصور والمخططات البيانية، مما يضمن بقاء الشرائح المعاد تصميمها واضحة وجذابة بصرياً وسهلة المتابعة.

عند اختبار أدوات مختلفة لاكتشاف عناصر الشرائح، وجدت Prezent أن العديد منها يعطل التخطيطات والتسلسلات الهرمية للمعلومات، مما يجعل العروض التقديمية أقل تماسكًا. من خلال دمج نماذج Ultralytics YOLO، تعمل Prezent على تبسيط العملية، مما يجعل اكتشاف عناصر الشرائح أسرع وأكثر سلاسة واحترافية بأقل جهد ممكن.

جعل إعادة تصميم الشرائح أسرع وأكثر ذكاءً باستخدام الذكاء الاصطناعي

تساعد Prezent المديرين التنفيذيين وفرق العمل على إنشاء عروض تقديمية واضحة واحترافية من خلال أتمتة عملية إعادة التصميم. في الأصل، كان هذا يعتمد على القوالب اليدوية والجهد البشري، وهو ما كان بطيئًا وغير فعال. 

ولتحسين الكفاءة، لجأت Prezent إلى الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لأتمتة تنسيق الشرائح مع الحفاظ على التخطيط الأصلي. باستخدام نماذج الكشف عن الكائنات، يمكن لمنصتهم الآن اكتشاف محتوى الشرائح وتنظيمه تلقائيًا من أجل عملية إعادة تصميم أسرع وأكثر سلاسة بأقل قدر من مدخلات المستخدم. وبذلك، تضمن Prezent أن تظل العروض التقديمية واضحة وجذابة بصريًا وسهلة المتابعة.

‍العقبة في إعادة تصميم الشرائح المدعومة بالذكاء الاصطناعي

العرض التقديمي الرائع لا يتعلق فقط بالمعلومات، بل يتعلق بالوضوح والبنية والتأثير. ومع ذلك، فإن إعادة تصميم الشرائح يدويًا لجعلها أكثر جاذبية يستغرق وقتًا وجهدًا. بالنسبة للمديرين التنفيذيين وفرق العمل، الذين يعتمدون بشكل متكرر على العروض التقديمية في الاجتماعات، كانت عملية إعادة التصميم البطيئة والمحبطة تحدياً كبيراً.

شرعت شركة Prezent في أتمتة إعادة تصميم الشرائح، ولكن كانت هناك عقبة رئيسية - كيف يمكنك اكتشاف عناصر الشرائح وإعادة تنظيمها مع الحفاظ على كل شيء في مكانه؟ كانت الأدوات التقليدية قادرة على استخراج النصوص ولكنها فشلت في التعرف على كيفية ترتيب العناوين والصور والمخططات البيانية مما أدى في كثير من الأحيان إلى تعطيل التخطيط.

في البداية، استخدمت شركة Prezent نماذج مفتوحة المصدر للكشف عن العناصر، ولكن هذه الطرق كانت تعاني من قيود: دقة منخفضة (60-65%)، وأوقات معالجة بطيئة، وتخطيطات لا تزال بحاجة إلى إصلاحات يدوية. لأتمتة العملية بشكل حقيقي، احتاجت شركة Prezent إلى حل ذكاء اصطناعي فيزيائي أسرع وأكثر ذكاءً يمكنه اكتشاف عناصر الشرائح بدقة وإعادة تصميمها دون المساس بالبنية. وعندها لجأوا إلى الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي لجعل العملية سلسة.

حل رؤية بريزنت للذكاء الاصطناعي للكشف عن عناصر الشرائح

لأتمتة إعادة تصميم الشرائح مع الحفاظ على التخطيطات كما هي، قامت Prezent بدمج نماذج Ultralytics YOLO في منصتها. تدعم نماذج Ultralytics YOLO العديد من مهام الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك اكتشاف الكائنات. يتم تحويل الشرائح إلى صور، ويكتشف YOLO العناصر الرئيسية - العناوين ومربعات النصوص والصور والمخططات - مع الحفاظ على التخطيط الأصلي كما هو. 

يلعب YOLO دورًا حاسمًا في استخراج التخطيط، مما يساعد Prezent في الحفاظ على البنية والتسلسل الهرمي لكل شريحة مع تمكين عمليات إعادة التصميم الآلية السريعة. من خلال التعرف على كل من النص والعناصر المرئية، يساعد YOLO في التأكد من أن العروض التقديمية تحافظ على وظائفها وتصميمها المصقول. من خلال الدقة العالية والمعالجة السريعة، يمكّن YOLO Prezent من أتمتة اكتشاف عناصر الشرائح، مما يقلل من الحاجة إلى التعديلات اليدوية.

لماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO؟

اختارت شركة Prezent نماذج Ultralytics YOLO لأنه يمكن تدريبها بشكل أسرع، كما أنها أكثر دقة وأقل زمن استجابة مقارنةً بنماذج Vision AI الأخرى. وجدت شركة Prezent أن معظم النماذج استغرق تدريبها من يومين إلى ثلاثة أيام، مما أدى إلى إبطاء عمليات التكرار والتحسينات. 

"عادةً ما يستغرق تدريب نموذج التعلّم الآلي وقتاً طويلاً، وغالباً ما يتعين عليك الانتظار يومين أو ثلاثة أيام للاستدلال ثم اتخاذ قرار ما إذا كانت الدقة جيدة بما فيه الكفاية. ولكن مع برنامج YOLO، يمكننا تدريب النموذج في يوم واحد، واتخاذ القرارات بسرعة، والتعلم بسرعة من النتائج"، كما يقول عالم البيانات الرئيسي في شركة Prezent.

باستخدام YOLO، زادت دقة Prezent من 65% إلى 87% وتمكنت من تحسين النماذج بسرعة وتحسين الأداء. بالإضافة إلى ذلك، تتيح سرعات الاستدلال السريعة في YOLO معالجة الشرائح في أقل من 10 ثوانٍ، مما يضمن التشغيل الآلي في الوقت الفعلي وتجربة مستخدم سلسة. ومن خلال دمج YOLO، وجدت شركة Prezent حلاً موثوقاً وقابلاً للتطوير لإعادة تصميم الشرائح بكفاءة ودقة.

معالجة الشرائح في أقل من 10 ثوانٍ باستخدام YOLO

من خلال تسخير نماذج Ultralytics YOLO، أعادت شركة Prezent تعريف عملية إعادة تصميم الشرائح لتكون أسرع وأكثر كفاءة ودقة عالية. وقد ضمنت القدرة على اكتشاف عناصر الشرائح وتنظيمها تلقائيًا الحفاظ على هيكل العروض التقديمية ووضوحها وجاذبيتها البصرية دون تدخل يدوي.

"باستخدام برنامج Ultralytics YOLO، تتفوق سرعة المعالجة أيضًا حيث يمكننا تزويد عملائنا بشرائح معالجة بالكامل في أقل من 10 ثوانٍ. وقد كان وقت التدريب السريع وزمن الاستجابة المنخفض عاملين أساسيين في تبسيط سير عملنا وتحسين جودة عمليات إعادة التصميم لدينا".

بفضل إمكانات المعالجة في الوقت الحقيقي التي يوفرها YOLO، تمكنت Prezent من أتمتة اكتشاف تخطيط الشرائح بالكامل، مما أدى إلى التخلص من أوجه القصور في إعادة التصميم اليدوي. يمكن للمديرين التنفيذيين وفرق العمل إنشاء عروض تقديمية مصقولة واحترافية على الفور، مما يحسن كفاءة سير العمل وتجربة المستخدم. من خلال دمج الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي، أنشأت Prezent حلاً آلياً قابلاً للتطوير يعزز الإنتاجية وجودة العروض التقديمية.

الطريق أمام الرؤية الحاسوبية في تحليل المستندات

تود شركة Prezent أن ترى نماذج الرؤية الحاسوبية تتحسن في قدرتها على التعامل مع تخطيطات أكثر تعقيدًا وتوفير رؤى أعمق في هياكل المستندات. وهذا من شأنه أن يمكّن من إعادة تصميم الشرائح بشكل أكثر دقة وصقلًا.

يتمثل أحد التحسينات المحتملة في القدرة على تجميع العناصر ذات الصلة في فئات فرعية. ستساعد مثل هذه الأفكار نماذج Vision AI على فهم التسلسل الهرمي والعلاقات بين مكونات الشرائح. ونتيجة لذلك، فإن الشرائح المعاد تصميمها ستكون أفضل تنظيماً وتماسكاً بصرياً وأسهل في المتابعة.

بشكل عام، يعتقد بريزنت أنه مع زيادة الطلب على الأتمتة والحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي، ستستمر نماذج الرؤية الحاسوبية في التطور للتعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا بدقة وسرعة أكبر. 

هل لديك فضول لمعرفة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي البصري تحسين أعمالك؟ تفضّل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا للاطلاع على حلول الذكاء الاصطناعي التي تقدمها Ultralytics لمختلف الصناعات، مثل الرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية الصحية والتصنيع. اكتشف كيف يمكن أن تساعدك نماذج YOLO وخيارات الترخيص لدينا على البدء اليوم!

الحل الذي نقدمه لصناعتك

عرض الكل

الأسئلة المتداولة

ما هي نماذج Ultralytics YOLO؟

نماذج Ultralytics YOLO عبارة عن بنيات رؤية حاسوبية تم تطويرها لتحليل البيانات المرئية من الصور ومدخلات الفيديو. يمكن تدريب هذه النماذج على مهام تشمل اكتشاف الكائنات وتصنيفها وتقدير الوضعية والتتبع وتجزئة النماذج:

  • أولتراليتكس YOLOv5
  • أولتراليتكس YOLOv8
  • أولتراليتكس YOLO11

ما الفرق بين نماذج Ultralytics YOLO؟

Ultralytics YOLO11 هو أحدث إصدار من نماذج الرؤية الحاسوبية لدينا. تمامًا مثل إصداراته السابقة، فهو يدعم جميع مهام الرؤية الحاسوبية التي أحبها مجتمع الذكاء الاصطناعي للرؤية في YOLOv8. ومع ذلك، يأتي YOLO11 الجديد بأداء ودقة أكبر، مما يجعله أداة قوية وحليفًا مثاليًا لتحديات الصناعة في العالم الحقيقي.

ما هو نموذج Ultralytics YOLO الذي يجب أن أختاره لمشروعي؟

يعتمد النموذج الذي تختار استخدامه على متطلبات مشروعك المحددة. من المهم أن تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الأداء والدقة واحتياجات النشر. إليك نظرة عامة سريعة:

  • بعض ميزات Ultralytics YOLOv8 الرئيسية:
  1. النضج والاستقرار: YOLOv8 هو إطار عمل مثبت ومستقر مع توثيق واسع النطاق وتوافق مع إصدارات YOLO السابقة، مما يجعله مثاليًا للاندماج في عمليات سير العمل الحالية.
  2. سهولة الاستخدام: يُعد YOLOv8 مثاليًا للفرق من جميع مستويات المهارة بفضل إعداده الملائم للمبتدئين وتثبيته المباشر.
  3. الفعالية من حيث التكلفة: تتطلب موارد حاسوبية أقل، مما يجعلها خيارًا رائعًا للمشاريع ذات الميزانية المحدودة.
  • بعض ميزات Ultralytics YOLO11 الرئيسية:
  1. دقة أعلى: يتفوق YOLO11 على YOLOv8 في المعايير، محققًا دقة أفضل بمعلمات أقل.
  2. ميزات متقدمة: يدعم المهام المتطورة مثل تقدير الوضع، وتتبع الأجسام، والمربعات المحدودة الموجهة (OBB)، مما يوفر تنوعًا لا مثيل له.
  3. الكفاءة في الوقت الحقيقي: يوفر YOLO11، المُحسَّن للتطبيقات في الوقت الفعلي، أوقات استدلال أسرع ويتفوق على الأجهزة المتطورة والمهام الحساسة لوقت الاستجابة.
  4. قابلية التكيف: بفضل التوافق الواسع مع الأجهزة، فإن YOLO11 مناسب تمامًا للنشر عبر الأجهزة المتطورة والمنصات السحابية ووحدات معالجة الرسومات NVIDIA

ما هو الترخيص الذي أحتاجه؟

تُوزَّع مستودعات Ultralytics YOLO، مثل YOLOv5 و YOLO11، بموجب رخصة AGPL-3.0 افتراضيًا. صُممت هذه الرخصة المعتمدة من OSI للطلاب والباحثين والمتحمسين، وهي مصممة للطلاب والباحثين والمتحمسين، وتعزز التعاون المفتوح وتتطلب أن تكون أي برمجيات تستخدم مكونات AGPL-3.0 مفتوحة المصدر أيضًا. وعلى الرغم من أن هذا يضمن الشفافية ويعزز الابتكار، إلا أنه قد لا يتماشى مع حالات الاستخدام التجاري.
إذا كان مشروعك يتضمن تضمين برمجيات Ultralytics ونماذج الذكاء الاصطناعي في المنتجات أو الخدمات التجارية وترغب في تجاوز متطلبات المصدر المفتوح لرخصة AGPL-3.0، فإن رخصة المؤسسة هي الحل الأمثل.

‍تشمل مزاياترخيص المؤسسة ما يلي:

  • المرونة التجارية: قم بتعديل ودمج كود مصدر ونماذج Ultralytics YOLO في المنتجات المسجلة الملكية دون الالتزام بمتطلبات AGPL-3.0 لفتح مصدر مشروعك.
  • تطوير الملكية: احصل على الحرية الكاملة لتطوير وتوزيع التطبيقات التجارية التي تتضمن كود ونماذج Ultralytics YOLO.

لضمان التكامل السلس وتجنب قيود AGPL-3.0، اطلب ترخيص Ultralytics للمؤسسات باستخدام النموذج المقدم. سيساعدك فريقنا في تكييف الترخيص مع احتياجاتك الخاصة.

عزز قوتك مع Ultralytics YOLO

احصل على رؤية متقدمة للذكاء الاصطناعي لمشاريعك. اعثر على الترخيص المناسب لأهدافك اليوم.

استكشاف خيارات الترخيص
تم نسخ الرابط إلى الحافظة