تقدير الوضعية
اكتشف تقدير الوضعية: كيفية عمل نماذج النقاط الرئيسية (من أعلى إلى أسفل مقابل من أسفل إلى أعلى)، والاستخدامات الواقعية من الرعاية الصحية إلى الرياضة، بالإضافة إلى الفوائد والتحديات الرئيسية.
تقدير الوضعية هي مهمة رؤية حاسوبية تحدد موضع واتجاه الشخص أو الجسم من خلال تحديد النقاط الرئيسية - مثل المفاصل أو المعالم أو غيرها من السمات المميزة. ويكون الناتج عبارة عن مجموعة من الإحداثيات التي يمكن ربطها لتشكيل هيكل هيكلي، مما يوفر فهمًا مفصلاً لوضعية الجسم وحركته داخل صورة أو مقطع فيديو. تُعد هذه التقنية أساسية للتطبيقات التي تتطلب وعياً بالحركة أو الإيماءات أو تكوينات محددة للجسم، بدءاً من تتبع اللياقة البدنية إلى الروبوتات.
كيفية عمل تقدير الوضعية
تحلل نماذج تقدير الوضعية البيانات المرئية للتنبؤ بمواقع النقاط الرئيسية المحددة مسبقًا. بالنسبة لتقدير الوضعية البشرية، عادةً ما تكون هذه النقاط هي المفاصل الرئيسية مثل الكتفين والمرفقين والوركين والركبتين. ثم يتم ربط هذه النقاط لإنشاء هيكل عظمي يمثل بنية الجسم ووضعيته الحالية. هناك طريقتان أساسيتان لهذه العملية:
- نهج من أعلى إلى أسفل: تستخدم هذه الطريقة أولاً كاشفًا للكائنات لتحديد وعزل كل شخص أو كائن في الصورة باستخدام مربع محدد. ثم يقوم بتحليل محتوى كل مربع على حدة لتحديد النقاط الرئيسية لتلك الحالة المحددة. على الرغم من بديهية هذه الطريقة، إلا أن أداءها يعتمد بشكل كبير على الكشف الأولي عن الكائن.
- النهج التصاعدي من الأسفل إلى الأعلى: يبدأ هذا النهج باكتشاف جميع النقاط الرئيسية عبر الصورة بأكملها - على سبيل المثال، جميع المرفقين وجميع الركبتين - ثم تجميع هذه النقاط في هياكل عظمية مميزة. يمكن أن تكون هذه الطريقة أكثر كفاءة في المشاهد المزدحمة، حيث أن وقت معالجتها غير مرتبط بعدد الأشخاص الموجودين.
غالبًا ما تجمع البنى الحديثة، مثل تلك المستخدمة في Ultralytics YOLO11، بين نقاط القوة في كلا النهجين لتحقيق التوازن بين السرعة والدقة في تطبيقات الوقت الحقيقي.
تقدير الوضعية مقابل مهام الرؤية الحاسوبية الأخرى
يوفر تقدير الوضعية مستوى تحليل أكثر دقة مقارنةً بمهام الرؤية الحاسوبية الشائعة الأخرى. على الرغم من ارتباط هذه المهام، إلا أنها تخدم أغراضاً مختلفة:
- اكتشاف الكائنات يركز على تحديد الأجسام وتحديد مواقعها من خلال رسم مربع محيط مستطيل حولها. وهو يجيب على السؤالين "ما هو الكائن؟" و"أين هو؟" ولكنه لا يوفر أي معلومات حول وضع الكائن أو مفصله.
- تجزئة المثيل يأخذ الاكتشاف خطوة إلى الأمام من خلال تحديد الشكل الدقيق لكل كائن على مستوى البكسل. ومع ذلك، مثل اكتشاف الكائن، فإنه لا يصف التكوين الداخلي للكائن.
يعتبر تقدير الوضعية فريدًا من نوعه في قدرته على تفسير كيفية وضع الجسم أو الشخص وحركته، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم أعمق للأفعال والسلوكيات.
تطبيقات واقعية
تفتح القدرة على تحليل الحركة مجموعة واسعة من التطبيقات في العديد من الصناعات.
- الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والعلاج الطبيعي: تساعد أنظمة تقدير الوضعيات في مراقبة المرضى الذين يؤدون تمارين إعادة التأهيل، مما يضمن الشكل الصحيح وتتبع التقدم المحرز بمرور الوقت. من خلال تحليل حركات المريض من خلال كاميرا بسيطة، يمكن لهذه الأنظمة تقديم ملاحظات في الوقت الفعلي، مما يساعد على منع الإصابة وتحسين نتائج التعافي دون الحاجة إلى تقييمات يدوية.
- التحليلات الرياضية واللياقة البدنية: يستخدم المدربون والرياضيون تقدير الوضعيات لإجراء تحليل ميكانيكي حيوي مفصل للحركات. على سبيل المثال، يمكنها تتبع تأرجح لاعب الجولف أو شكل تسديد لاعب كرة السلة أو مشية العداء لتحديد مجالات التحسين وتقليل خطر الإصابة. هذه التقنية مدمجة أيضاً في تطبيقات مراقبة التمارين الرياضية لتوجيه المستخدمين خلال التمارين بالتقنية المناسبة.
- التقاط الحركة والرسوم المتحركة: في صناعة الترفيه، يوفر تقدير الوضعية بديلاً بدون علامات لتقنيات التقاط الحركة التقليدية، والتي غالباً ما تتطلب من الممثلين ارتداء بدلات خاصة مزودة بمستشعرات. يعمل ذلك على تبسيط عملية تحريك الشخصيات الرقمية، مما يجعلها أكثر سهولة وفعالية.
- مراقبة سلوك الحيوان: يطبق الباحثون تقدير الوضعيات لدراسة الحيوانات في موائلها الطبيعية دون علامات تطفلية. ومن خلال تتبع وضعيات وتحركات الأنواع المختلفة، يمكن للعلماء الحصول على رؤى متعمقة في التفاعلات الاجتماعية وغيرها من السلوكيات الحيوية لجهود الحفاظ على الحياة البرية.
المزايا والتحديات الرئيسية
يوفر تقدير الوضعية مزايا كبيرة، ولكنه يأتي أيضًا مع بعض القيود.
المزايا
- فعالة من حيث التكلفة: يعتمد على الكاميرات القياسية، مما يلغي الحاجة إلى أجهزة أو مستشعرات متخصصة باهظة الثمن.
- غير جراحي: يتيح تتبع حركة الإنسان والحيوان دون علامات أو علامات مادية.
- بيانات غنية: يوفر معلومات مفصلة حول الوضعية والحركة غير متوفرة في مهام الرؤية الحاسوبية الأخرى.
تحديات
- الانسداد: يمكن أن تنخفض الدقة بشكل كبير عندما تكون أجزاء الجسم محجوبة عن الرؤية أو متداخلة مع أجسام أو أشخاص آخرين.
- العوامل البيئية: يمكن أن تؤثر ظروف الإضاءة الضعيفة وضبابية الحركة والخلفيات المزدحمة سلبًا على أداء النموذج.
- متطلبات البيانات: يتطلب تدريب النماذج الدقيقة مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة، مثل مجموعة بيانات COCO-Pose، وقد لا تعمم النماذج بشكل جيد على الوضعيات أو الموضوعات غير الممثلة بشكل جيد في بيانات التدريب.
