اكتشف قوة الكشف عن الأجسام وتتبعها باستخدام Ultralytics YOLOv8 بينما نتعرف على كيفية إعداد النموذج وتكوين المتعقب وعرض الاستدلال في الوقت الفعلي من خلال عروض توضيحية عملية.
واليوم، نغوص في فصل آخر من رحلتنا مع Ultralytics YOLOv8. في هذه الحلقة، ينصب تركيزنا في هذه الحلقة على اكتشاف الأجسام وتتبعها، وهو جانب أساسي من جوانب الرؤية الحاسوبية التي تفتح الباب أمام عدد لا يحصى من التطبيقات في مختلف الصناعات. انضم إلينا بينما نستكشف قدرات YOLOv8 في هذا المجال، مع نيكولاي نيلسن.
يلعب الكشف عن الأجسام وتتبعها أدوارًا حاسمة في سيناريوهات مختلفة، بدءًا من أنظمة المراقبة وحتى الأتمتة الصناعية. مع YOLOv8 ، المدعوم من Ultralytics ، أصبح تسخير هذه الوظائف أكثر سهولة من أي وقت مضى. يرشدنا نيكولاي خلال هذه العملية، مسلطًا الضوء على الرؤى الرئيسية والعروض التوضيحية العملية على طول الطريق.
قبل الخوض في تعقيدات اكتشاف الأجسام وتتبعها، يؤكد نيكولاي على تعدد استخدامات YOLOv8. سواء كان الأمر يتعلق بتحديد الأفراد في مكان مزدحم أو مراقبة الأجسام على خط الإنتاج، فإن YOLOv8 يقدم حلاً قويًا.
التنقل عبر كود Visual Studio. في هذا الفيديو، يوضح نيكولاي كيفية إعداد النموذج YOLOv8 لاكتشاف الأجسام وتتبعها. وبالاستفادة من النموذج المتوسط، يعرض كيف يمكن تشغيل النماذج الأكبر حجمًا بسلاسة في الوقت الفعلي، وذلك بفضل تكوينات الأجهزة المتقدمة.
في مجال تتبع الأجسام، يعد اختيار المتعقب المناسب أمراً بالغ الأهمية. يُعرّفنا نيكولاي على خوارزمية ByteTrack المشهورة بدقتها وموثوقيتها. بالإضافة إلى ذلك، يسلط الضوء على تعدد استخدامات YOLOv8 من خلال ذكر متتبعات بديلة مثل BoTSort، التي تلبي متطلبات التتبع المتنوعة.
بعد تكوين النموذج والمتعقب، حان الوقت لمشاهدة YOLOv8 أثناء العمل. خلال هذا البرنامج التعليمي، يمكننا أن نرى كيف يعمل البرنامج، مع تقديم عرض حي لاكتشاف الأجسام وتتبعها باستخدام فيديو مسجل مسبقًا. النتائج مثيرة للإعجاب، حيث يتم تعيين معرّف فريد لكل كائن من أجل التتبع السلس.
وبالانتقال بالعرض التوضيحي خطوة إلى الأمام، نرى كيف يمكن للمرء التحول إلى بث مباشر لكاميرا الويب لعرض قدرات التتبع في الوقت الفعلي. من اكتشاف الأفراد إلى تحديد الأجسام، يحافظ YOLOv8 على الاتساق في التتبع، حتى في ظل حركات الكاميرا والانسدادات.
يعد تتبع الكائنات عبر تدفقات فيديو متعددة باستخدام مؤشرات ترابط متعددة مثاليًا للتعامل مع العديد من موجزات كاميرات المراقبة. باستخدام وحدة الترابط Python مع YOLOv8 ، يدير كل مؤشر ترابط مثيل تعقب منفصل، مما يؤدي إلى معالجة فعالة في الخلفية. هذه الميزة مفيدة وتلعب دورًا مهمًا في التحليلات المتقدمة
بينما يتكشف العرض التوضيحي، يؤكد نيكولاي على الأهمية العملية لاكتشاف الأجسام وتتبعها. من صناعة الرعاية الصحية إلى الزراعة والصناعة التحويلية، فإن التطبيقات واسعة ومتنوعة. كما يؤكد على أهمية دمج وظائف التتبع جنباً إلى جنب مع الكشف لتعزيز الكفاءة والدقة.
في الختام، تتيح التطبيقات التي لا حصر لها لاكتشاف الأجسام وتتبعها المرونة والحلول الإبداعية في أي صناعة. انضم إلينا في إطلاق الإمكانات الكاملة للرؤية الحاسوبية مع Ultralytics YOLOv8 . اعرف المزيد وشاهد البرنامج التعليمي الكامل هنا!
ترقبوا معنا وانضموا إلى مجتمعنا بينما نواصل استكشاف المشهد المتطور باستمرار للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
