التتبع متعدد الأجسام (MOT)
استكشاف التتبع متعدد الأجسام (MOT): تتبع الأجسام وإعادة تحديدها عبر إطارات الفيديو باستخدام YOLO11 ومرشحات كالمان ومطابقة المظهر والربط الحديث للبيانات.
يُعد تتبع الأجسام المتعددة (MOT) مهمة أساسية في مجال الرؤية الحاسوبية (CV) تتضمن اكتشاف أجسام متعددة في مقطع فيديو والحفاظ على هوياتها الفريدة عبر إطارات متتالية. على عكس اكتشاف الأجسام، الذي يحدد موقع الأجسام في صورة واحدة ويصنفها، تضيف تقنية MOT بُعدًا زمنيًا. فهو لا يجيب فقط على سؤال "ما هي الأجسام الموجودة في الإطار؟" بل يجيب أيضًا على سؤال "أين يتجه كل جسم محدد؟ من خلال تعيين معرّف ثابت لكل جسم، يسمح MOT بتحليل الحركة والسلوك والتفاعلات مع مرور الوقت، مما يجعله ضروريًا لفهم المشاهد الديناميكية.
كيفية عمل التتبع متعدد الكائنات
تتبع عملية MOT عادةً نموذج التتبع بالكشف. أولاً، يتم استخدام كاشف الأجسام، مثل YOLO11، لتحديد جميع الأجسام في كل إطار من الفيديو. ثم يتم تعيين معرف تتبع فريد لكل كائن تم اكتشافه. في الإطارات اللاحقة، تتنبأ خوارزمية التتبع بالمواقع الجديدة لهذه الأجسام وتربطها بالأجسام المكتشفة حديثًا. يعد هذا الربط خطوة حاسمة وتعتمد على عدة تقنيات:
- التنبؤ بالحركة: تُقدِّر الخوارزميات مثل خوارزمية Kalman Filter (KF) الموقع المستقبلي للجسم بناءً على حركته السابقة. يساعد ذلك في تضييق نطاق البحث عن الجسم في الإطار التالي.
- مطابقة المظهر: لإعادة تحديد هوية كائن ما بعد أن يتم حجبه أو تغيير مظهره، غالبًا ما تستخرج الأنظمة ميزات مميزة. يمكن أن تتراوح هذه الميزات من الرسوم البيانية اللونية البسيطة إلى التضمينات المعقدة القائمة على التعلم العميق.
- اقتران البيانات: يطابق هذا المكون مسارات الأجسام الموجودة مع عمليات الكشف الجديدة. يتم استخدام خوارزميات متطورة مثل الخوارزمية الهنغارية أو الأساليب التي تستخدمها أجهزة التتبع الحديثة مثل ByteTrack و BoT-SORT للتعامل مع هذه التعيينات، مما يضمن استمرارية التتبع حتى في المشاهد المزدحمة.
يوفر Ultralytics تكاملاً سلسًا لخوارزميات التتبع هذه، مما يتيح للمستخدمين تنفيذ تتبع قوي متعدد الأجسام بسهولة مع أجهزة كشف عالية الأداء.
التتبع متعدد الكائنات مقابل اكتشاف الكائنات
على الرغم من ارتباطهما الوثيق، إلا أن تحليل التصوير الفوتوغرافي والكشف عن الكائنات يخدمان أغراضًا مختلفة. إن اكتشاف الكائنات هو تحليل ثابت لكل إطار على حدة ينتج عنه مجموعة من المربعات المحدودة وتسميات الفئات. على النقيض من ذلك، فإن MOT هو عملية ديناميكية تربط هذه الاكتشافات بمرور الوقت، مما يخلق "قصة" مستمرة لكل كائن. يمكنك التفكير في اكتشاف الكائنات على أنه التقاط سلسلة من اللقطات، في حين أن التتبع متعدد الكائنات يجمع هذه اللقطات معًا لإنشاء فيلم، مما يكشف عن مخطط لكيفية تحرك الكائنات وتفاعلها.
تطبيقات واقعية
تعد MOT تقنية تحويلية ذات مجموعة واسعة من الاستخدامات العملية في مختلف الصناعات.
- السيارات ذاتية القيادة: بالنسبة للسيارات ذاتية القيادة، يعد نظام MOT أمراً بالغ الأهمية للسلامة. فهو يمكّن السيارة من تعقب مسارات السيارات الأخرى والمشاة وراكبي الدراجات الهوائية والتنبؤ بتحركاتهم لاتخاذ قرارات مستنيرة وتجنب الاصطدامات. ويوفر هذا التتبع المستمر فهماً أكثر ثراءً للبيئة من الاكتشاف أحادي الإطار وحده.
- تحليلات البيع بالتجزئة والأماكن العامة: في مجال البيع بالتجزئة، يُستخدم نظام MOT لتحليل سلوك العملاء من خلال تتبع أنماط حركة المرور على الأقدام وأوقات المكوث. وهذا يساعد على تحسين تخطيطات المتاجر وإدارة طوابير الانتظار بفعالية. في الأماكن العامة، يمكن استخدامه في الأماكن العامة لإدارة الحشود والأمن، مثل إعداد نظام إنذار أمني يتم تشغيله عند تتبع دخول شخص ما إلى منطقة محظورة.
- التحليلات الرياضية: يستخدم المدربون والمحللون MOT لمراقبة تحركات اللاعبين وتحليل التشكيلات وتقييم مقاييس الأداء مثل السرعة والمسافة المقطوعة. يمكن دمج ذلك مع تقدير الوضعيات للحصول على تحليل أكثر تفصيلاً للأسلوب الرياضي واستراتيجية اللعبة.
- الأتمتة الصناعية: في أرضية المصنع، يمكن استخدام الأتمتة الآلية لتتبع الأجزاء على الحزام الناقل لعدّ العناصر ومراقبة الجودة، مما يضمن معالجة كل عنصر بشكل صحيح. هذا هو أحد المكونات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في التصنيع.
