كيفية استخدام تحليلات Ultralytics YOLO11 لتجزئة المثيل

استخدام تجزئة YOLO11 في صناعة النفط والغاز Iصناعة النفط والغاز

يتضمن استخراج النفط والغاز إدارة التقلبات العالية للغاية في الضغط. تساعد تقنيات مثل حرق الغاز على حرق الغاز الطبيعي الذي يتم إنتاجه أثناء استخراج النفط. وهي ضرورية لأسباب تتعلق بالسلامة. على سبيل المثال، في استخراج النفط الخام، قد يؤدي الارتفاع المفاجئ أو الكبير في الضغط إلى حدوث انفجار. وعلى الرغم من أن الحوادث الصناعية في قطاع تصنيع النفط والغاز غير شائعة، إلا أنها قد تؤدي إلى حرائق شديدة يصعب احتواؤها والسيطرة عليها. ويساعد حرق الغاز المشغلين على خفض ضغط المعدات بأمان وإدارة التقلبات الكبيرة وغير المتوقعة في الضغط عن طريق حرق الغاز الزائد.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحسين عملية الرصد هذه، ويمكن الحد من مخاطر الحوادث باستخدام نظام مراقبة حرق الغاز المشتعل القائم على التجزئة. كما أن مراقبة اشتعال الغاز مهم أيضًا لأسباب بيئية، حيث يمكن أن يؤثر اشتعال الغاز بكثرة على البيئة بشكل سلبي. 

يمكن استخدام نماذج تجزئة مثيل Ultralytics YOLO11 لرصد كمية الحريق والدخان الناجم عن التوهج. يمكن حساب مساحة البكسل للتوهج والدخان المكتشفة والمجزأة للتوهج والدخان. وباستخدام هذه المعلومات، يمكن للمشغلين الحصول على رؤى في الوقت الفعلي حول التوهج والدخان الناجمين عن الاحتراق، مما يساعدهم على منع الحوادث والآثار البيئية السلبية. 

‍

تجزئة المثيل مع YOLO11 لإدارة النفايات البلاستيكية 

يمكن للعمال في منشآت إدارة النفايات وإعادة التدوير استخدام أنظمة YOLO11 القائمة على التجزئة على غرار YOLO11 لتحديد مواد النفايات البلاستيكية. يمكن دمج YOLO11 مع أنظمة الفرز الروبوتية لتحديد مواد النفايات المختلفة بدقة، مثل الورق المقوى والبلاستيك (ليتم معالجتها بشكل منفصل). ويكتسب هذا الأمر أهمية خاصة بالنظر إلى أنه من بين 7 مليارات طن من النفايات البلاستيكية المتولدة على مستوى العالم، لا يتم إعادة تدوير سوى 10% فقط من هذه النفايات.

إن أتمتة تحديد وفرز النفايات البلاستيكية يقلل بشكل كبير من الوقت اللازم مقارنة بالطرق التقليدية، حيث يقوم العمال بفرز المواد يدويًا. كما يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية أن تقسم المواد البلاستيكية اللينة مثل الأغطية والأكياس، والتي تمثل تحديًا خاصًا لأنها غالبًا ما تتشابك. يمكن أيضًا تدريب نماذج YOLO11 على نماذج YOLO11 خصيصًا لتجزئة أنواع مختلفة من البلاستيك. سنتعرف على المزيد حول كيفية تدريب نموذج YOLO11 حسب الطلب في الأقسام التالية.

‍

تجزئة YOLO11 في المركبات ذاتية القيادة

هناك حالة استخدام أخرى مثيرة للاهتمام لتجزئة المثيل في السيارات ذاتية القيادة. يُمكِّن YOLO11 السيارات ذاتية القيادة من تحسين سلامة الركاب وسلامة الآخرين على الطريق من خلال التعرف بدقة على الأجسام على مستوى البكسل. يمكن لنظام الكاميرا المدمج في السيارة التقاط صور للأجسام المحيطة وتحليلها باستخدام YOLO11 وتجزئة المثيل. يتم تجزئة كل كائن (المشاة، إشارات المرور، المركبات الأخرى، إلخ) داخل الصورة، ويتم إعطاؤه تصنيفاً. هذا المستوى من الدقة يمنح السيارات ذاتية القيادة القدرة على تحديد كل جسم من حولها. 

‍

تشغيل الاستدلالات باستخدام YOLO11

يتضمّن تشغيل الاستدلال استخدام النموذج لتحليل بيانات جديدة لم يسبق رؤيتها. لتشغيل الاستدلال باستخدام نموذج تجزئة مثيل YOLO11 من خلال التعليمات البرمجية، نحتاج إلى تثبيت حزمة Ultralytics Python باستخدام pip أو conda أو docker. في حال واجهت أي مشاكل أثناء التثبيت، يمكنك الرجوع إلى دليل المشكلات الشائعة للمساعدة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها. بمجرد تثبيت الحزمة، يمكنك تشغيل الكود الموضح أدناه لتحميل نموذج تجزئة مثيل YOLO11 وتشغيل التنبؤات على صورة.

‍

تدريب نموذج YOLO11 المخصص

باستخدام نفس إعداد الكود نفسه، يمكنك أيضًا تدريب نموذج YOLO11 مخصص. من خلال الضبط الدقيق لنموذج YOLO11، يمكنك إنشاء نسخة مخصصة من النموذج تلبي متطلبات مشروعك المحددة بشكل أفضل. على سبيل المثال، يمكن لتجار التجزئة استخدام نموذج مخصص لتقسيم الميزات البدنية للعميل بدقة للتوصية بالملابس التي تناسبه بشكل صحيح. يوضح مقتطف الكود أدناه كيفية تحميل وتدريب نموذج YOLO11 لتجزئة نموذج YOLO11 على سبيل المثال. يمكنك البدء من تكوين YAML أو نموذج مُدرَّب مسبقًا، ونقل الأوزان، والتدريب على مجموعة بيانات مثل COCO لتحقيق تجزئة فعالة. 

‍

‍

بمجرد الانتهاء، يمكنك إجراء استنتاجات باستخدام النموذج المخصص لتطبيقاتك المحددة. باستخدام خيار التصدير، يمكنك أيضاً تصدير نموذجك المخصص إلى تنسيق مختلف.

تجزئة مثيل YOLO11 على Ultralytics HUB

والآن بعد أن استكشفنا تشغيل الاستنتاجات والتدريب المخصص لنموذج تجزئة مثيل YOLO11 من خلال التعليمات البرمجية، دعنا نلقي نظرة على بديل بدون تعليمات برمجية: Ultralytics HUB. Ultralytics HUB عبارة عن منصة بديهية للذكاء الاصطناعي Vision AI تُبسط عملية تدريب ونشر نماذج YOLO، بما في ذلك نماذج تجزئة مثيل YOLO11. 

لتشغيل الاستدلال على الصور، كل ما عليك فعله هو؛ إنشاء حساب، والانتقال إلى قسم "النماذج"، واختيار متغير نموذج تجزئة مثيل YOLO11 الذي تختاره. يمكنك تحميل صورة وعرض نتائج التنبؤ في قسم المعاينة، كما هو موضح أدناه.

‍