اكتشاف إعادة تحديد هوية الكائن: مطابقة الأشخاص أو المركبات عبر الكاميرات غير المتداخلة مع تضمينات المظهر لتعزيز المراقبة وتحليلات البيع بالتجزئة والطب الشرعي.
إعادة تحديد هوية الكائنات (Re-ID) هي تقنية متطورة رؤية حاسوبية متطورة مصممة ل التعرف على كائن أو فرد معين وربطه عبر مناظر كاميرا غير متداخلة أو فواصل زمنية مختلفة فواصل زمنية مختلفة. على عكس الاكتشاف القياسي، الذي يصنف الكائن ببساطة، تركز تقنية إعادة التعرّف على تحديد ما إذا كان المكتشف في موقع واحد هو نفس هوية الجسم المكتشف في موقع مختلف. هذه القدرة ضرورية لإنشاء فهم متماسك للحركة والسلوك في البيئات واسعة النطاق، مثل المطارات ومراكز التسوق والمدن الذكية، حيث لا يمكن لكاميرا واحدة تغطية المنطقة بأكملها.
يتمثل التحدي الأساسي في إعادة تحديد الهوية في مطابقة الهويات على الرغم من الاختلافات في الإضاءة والوضعية ووجهة النظر والانسداد. لتحقيق ذلك لتحقيق ذلك، ينشئ النظام توقيعًا رقميًا فريدًا لكل كائن تم اكتشافه.
بينما يتم استخدامهما معًا في كثير من الأحيان، فإن إعادة تحديد الكائنات و تتبع الكائنات يخدمان أغراضًا مختلفة في خط أنابيب تحليل الفيديو.
تُعد تقنية إعادة تحديد الهوية حجر الزاوية في التحليلات الحديثة، مما يتيح رؤى قابلة للتنفيذ في مختلف الصناعات.
غالبًا ما تدمج أطر العمل الحديثة للكشف عن الأجسام خوارزميات التتبع التي تستخدم ميزات المظهر المشابهة ل Re-ID للحفاظ على الهويات أثناء الانسدادات. إن YOLO11 يمكن إقران نموذج YOLO11 بسهولة مع أجهزة تعقب متقدمة مثل BoT-SORT، والتي تتضمن ميزات إعادة التعرّف للتتبع القوي.
يوضح المثال التالي كيفية بدء التتبع على مصدر فيديو باستخدام واجهة Python .
from ultralytics import YOLO
# Load the latest YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run tracking on a video file using the BoT-SORT tracker
# BoT-SORT utilizes Re-ID features to improve tracking robustness
results = model.track(source="path/to/video.mp4", tracker="botsort.yaml", show=True)
# Access the unique tracking IDs assigned to detected objects
for r in results:
if r.boxes.id is not None:
print(f"Track IDs: {r.boxes.id.cpu().numpy()}")
لتعميق فهمك للتقنيات الأساسية، استكشف مفاهيم مثل استخراج الميزات وبنية الشبكة العصبية (NN). أطر مثل PyTorch و TensorFlow الأدوات اللازمة لبناء و وتدريب نماذج إعادة تحديد الهوية المخصصة. بالنسبة للمهتمين بالمجال الأوسع للمراقبة الذكية، يمكن أن توفر مراجعة فهم الفيديو يمكن أن يوفر سياقًا إضافيًا سياقًا إضافيًا حول كيفية تفسير الآلات للبيانات المرئية الزمنية.
.webp)
