Ultralytics YOLO27: انضم إلى قائمة الانتظار.
ترخيص YOLO
العودة إلى مسرد Ultralytics

Merged Reality

الواقع المدمج، وهو مرادف للواقع المختلط، يمزج المشاهد الحية للعالم الحقيقي بالأجسام الافتراضية التي تراعي هندسة العالم الحقيقي وعمقه والحجب فيه.

الواقع المدمج مرادف للواقع المختلط (MR): تجربة تظهر فيها أجسام افتراضية ضمن محيط المستخدم الحقيقي وتتفاعل معه، فتستقر على الطاولات الحقيقية، وتختفي خلف الأشخاص الحقيقيين، وترتد عن الجدران الحقيقية. وقدّمت Intel هذا الاسم عام 2016 مع Project Alloy، وهو نموذج أولي لسماعة رأس مستقلة جلبت كاميرات العمق RealSense فيه يدي المستخدم وغرفته إلى التجارب الافتراضية. والفكرة الأساسية أقدم من ذلك: فقد وضع تصنيف Paul Milgram وFumio Kishino لشاشات الواقع المختلط عام 1994 البيئتين الحقيقية والافتراضية عند طرفي متصل الواقع والافتراضية، وسمّى كل ما بينهما واقعًا مختلطًا. وما يميز الواقع المدمج عن التراكب البسيط هو فهم البيئة المحيطة، لذا يعتمد على الرؤية الحاسوبية والحوسبة المكانية لمعرفة موضع كل سطح وشخص.

الواقع المدمج مقارنةً بالواقع المعزز والواقع الافتراضي#

  • الواقع المعزز (AR) يضيف محتوى رقميًا إلى مشهد العالم الحقيقي، بدءًا من التسميات النصية على شاشة الهاتف وصولًا إلى النماذج ثلاثية الأبعاد في النظارات. والواقع المختلط هو واقع معزز يُثبّت محتواه في المشهد الحقيقي ويتفاعل معه، ويتداخل المصطلحان كثيرًا في الاستخدام العملي.
  • الواقع الافتراضي (VR) يستبدل العالم الحقيقي بالكامل. أما الافتراضية المعززة، وهي الجانب الذي استهدفه Project Alloy من المتصل، فتنطلق من عالم افتراضي وتُدخل إليه عناصر حقيقية مثل يدي المستخدم.
  • الواقع الممتد (XR) مصطلح شامل يغطي AR وMR وVR.

تصل سماعات الرأس إلى العالم الحقيقي بطريقتين. تضيف أجهزة الرؤية البصرية المباشرة، مثل Microsoft HoloLens 2، ضوءًا إلى مجال رؤية المستخدم المباشر عبر شاشات شفافة، لذا لا يمكن أن تكون الأجسام الافتراضية أغمق مما وراءها. أما أجهزة العرض المرئي المارّ، مثل Meta Quest 3 وApple Vision Pro، فتصوّر الغرفة بكاميرات موجّهة إلى الخارج وتعرض المشهد المركّب على شاشات معتمة، ما يتيح للأجسام الحقيقية حجب الافتراضية بالكامل، على حساب زمن تأخير الكاميرا.

كيف يعمل الواقع المدمج#

يجمع كل إطار معروض، بمعدل 72 إلى 120 إطارًا في الثانية في سماعات الرأس الحالية، بين وضعية الجهاز ونموذج للمشهد ومحتوى افتراضي مُصيّر، لذا تحتاج نماذج الإدراك إلى استدلال آني على معالجات الذكاء الاصطناعي الطرفي الخاصة بسماعة الرأس. وتتتبع تقنية تحديد الموقع ورسم الخرائط المرئي المتزامن (Visual SLAM) سماعة الرأس، وتقيس مستشعرات العمق أو تقدير العمق المسافة إلى كل سطح حقيقي لإجراء إعادة بناء ثلاثية الأبعاد للغرفة، ويصنّف التقسيم الدلالي الأرضيات والجدران والطاولات، ويحدد اكتشاف الأجسام الأثاث والأشخاص، ويتتبع تقدير الوضعية النقاط المفتاحية لليد من أجل الإيماءات. ويُعد الحجب أكثر ما يلاحظه المستخدمون عند تعطل النظام: فالجسم الافتراضي الذي يطفو أمام شخص أقرب إلى الكاميرا يبدد الوهم فورًا، وقد قسّم ARKit من Apple الأشخاص لغرض الحجب منذ عام 2019.

تقدم أقنعة التقسيم نسخة مبسطة من اختبار الحجب هذا. يستخدم المثال نموذج Ultralytics YOLO26 لـتقسيم المثيلات للعثور على الأشخاص في صورة شارع، ويُبقي بكسلاتهم أمام لوحة افتراضية موضوعة بينهم وبين الحافلة:

import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n-seg.pt")
result = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")[0]
camera = result.orig_img

# ⁨إظهار جسم افتراضي: لوحة خضراء تقف بين الأشخاص والحافلة⁩
virtual = camera.copy()
cv2.rectangle(virtual, (50, 450), (760, 650), (0, 200, 0), thickness=-1)

# ⁨الأشخاص أقرب إلى الكاميرا من اللوحة، لذا يجب أن تحجبها بكسلاتهم⁩
occluder = np.zeros(camera.shape[:2], np.uint8)
for cls, polygon in zip(result.boxes.cls, result.masks.xy):
    if result.names[int(cls)] == "person":
        cv2.fillPoly(occluder, [polygon.astype(np.int32)], 255)

merged = np.where(occluder[..., None] > 0, camera, virtual)
cv2.imwrite("merged_reality.jpg", merged)

في الصورة المحفوظة، تغطي اللوحة الحافلة لكنها تمر خلف كل مشاة جرى كشفهم، لأن بكسلات الكاميرا تتقدم حيثما وُجد قناع شخص. تتخذ أنظمة الإنتاج القرار نفسه لكل بكسل باستخدام العمق المتري، الذي يتعامل أيضًا مع الطاولات والجدران والأسطح الأخرى التي لا تغطيها أي قائمة فئات.

تطبيقات عملية#

  • التدريب والصيانة الصناعية: يرى الفنيون تعليمات خطوة بخطوة وقيم عزم الدوران وتعليقات خبير عن بُعد مثبتة على الآلة أمامهم، كما يتدرب المتدربون على الإجراءات باستخدام معدات افتراضية موضوعة في ورشة حقيقية.
  • التصميم والهندسة المعمارية: تراجع الفرق تصاميم افتراضية بالحجم الكامل لمقصورات السيارات أو نماذج المباني داخل غرفة حقيقية، وتتجول حولها وتقارنها بالأجزاء المادية.
  • الألعاب: تمسح ألعاب الواقع المختلط على Quest 3 غرفة اللاعب، فتتسلق الشخصيات الافتراضية الجدران الحقيقية وتقفز الكرات عن الأثاث الحقيقي.
  • الجراحة: يعرض نظام Augmedics xvision Spine System، الذي أجازته إدارة الغذاء والدواء الأمريكية عام 2019، تشريح المريض المستند إلى التصوير المقطعي المحوسب ومسار البرغي المخطط له في سماعة الجرّاح أثناء إجراءات العمود الفقري.

استكشف الحلول

الرؤية الحاسوبية في الرياضة

الرؤية الحاسوبية في الرياضة

اكتشف كيف يعزّز Ultralytics YOLO الرؤية الحاسوبية الرياضية عبر تتبّع اللاعبين والكرة، وتحليلات الأداء، ورؤى التدريب، وإعادة تأهيل الرياضيين.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية للصور الجوية

الرؤية الحاسوبية للصور الجوية

حوّل صور الطائرات المسيّرة والصور الجوية إلى رؤى آنية للزراعة وتربية الأحياء المائية والحفاظ على البيئة والتحليل الجغرافي المكاني باستخدام Ultralytics YOLO.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في قطاع الطيران والفضاء

الرؤية الحاسوبية في قطاع الطيران والفضاء

طبّق الرؤية الحاسوبية في مجال الطيران والفضاء باستخدام Ultralytics YOLO لفحص الطائرات، واكتشاف الأجسام الغريبة على المدارج (FOD)، والعمليات الأرضية في المطارات، واكتشاف عيوب المواد المركّبة.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في مجال الأمن

الرؤية الحاسوبية في مجال الأمن

احمِ كل موقع باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يدعم الذكاء الاصطناعي البصري مراقبة المحيط، واكتشاف التهديدات، والتعرف على لوحات المركبات، والسلامة في مكان العمل.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في الروبوتات

الرؤية الحاسوبية في الروبوتات

عزّز أداء الآلات الذكية باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يدعم الذكاء الاصطناعي البصري في الروبوتات الملاحة الذاتية والإدراك وتعقب الأجسام والتحكم الآني.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في الخدمات اللوجستية

الرؤية الحاسوبية في الخدمات اللوجستية

بسّط العمليات اللوجستية باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يتيح الذكاء الاصطناعي البصري فحص الطرود وفرزها وتتبع المركبات ومراقبة سلامة المستودعات في الوقت الفعلي.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في تجارة التجزئة

الرؤية الحاسوبية في تجارة التجزئة

أعِد تصور تجارة التجزئة باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يتيح الذكاء الاصطناعي البصري تتبع المخزون ومراقبة الرفوف وإدارة الطوابير واستخلاص رؤى أذكى عن العملاء.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في الرعاية الصحية

الرؤية الحاسوبية في الرعاية الصحية

أنشئ حلولًا للرعاية الصحية باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يعزز الذكاء الاصطناعي البصري في الرعاية الصحية سرعة التصوير الطبي، وكفاءة التشخيص، ومراقبة المرضى.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في التصنيع

الرؤية الحاسوبية في التصنيع

حسّن التصنيع باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يعزز الذكاء الاصطناعي للرؤية مراقبة الجودة واكتشاف العيوب والالتزام بمعدات الوقاية الشخصية وأتمتة خطوط التجميع.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في قطاع السيارات

الرؤية الحاسوبية في قطاع السيارات

طبّق الرؤية الحاسوبية في قطاع السيارات باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. يعزز الذكاء الاصطناعي للرؤية سلامة الطرق ومساعدة السائق وأتمتة المركبات لإنشاء طرق أكثر ذكاءً.
معرفة المزيد
الرؤية الحاسوبية في الزراعة

الرؤية الحاسوبية في الزراعة

أدخل الذكاء الاصطناعي البصري إلى الزراعة الذكية باستخدام نماذج Ultralytics YOLO. عزّز مراقبة المحاصيل وتتبع الماشية والزراعة الدقيقة لزيادة الإنتاجية وتحسينها.
معرفة المزيد

لنبنِ مستقبل الذكاء الاصطناعي معًا!

ابدأ رحلتك نحو مستقبل تعلّم الآلة