استكشف كيف يعمل الكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد، والاختلافات الرئيسية بينهما، وتطبيقاتهما في مجالات مثل المركبات ذاتية القيادة والروبوتات والواقع المعزز.
على مر السنين، أصبح اكتشاف الأجسام أكثر تقدماً على مر السنين. فقد تطورت من التعرف على الأجسام في صور بسيطة ثنائية الأبعاد (ثنائية الأبعاد) إلى تحديد الأجسام في العالم المعقد ثلاثي الأبعاد (ثلاثي الأبعاد) من حولنا. تم تطوير التقنيات المبكرة مثل مطابقة القوالب، والتي تضمنت العثور على الأجسام من خلال مقارنة أجزاء من الصورة بالصور المرجعية المخزنة، في السبعينيات وشكلت الأساس للكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد. في التسعينيات، أتاح إدخال تقنيات مثل LIDAR (الكشف عن الضوء وتحديد المدى) للأنظمة التقاط معلومات العمق والمعلومات المكانية بسهولة أكبر. أما اليوم، فقد مهّدت طرق الدمج متعدد الوسائط، التي تجمع بين الصور ثنائية الأبعاد والبيانات ثلاثية الأبعاد، الطريق لأنظمة الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد عالية الدقة.
في هذه المقالة، سنستكشف ما هو الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد، وكيف يعمل، وكيف يختلف عن الكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد. سنناقش أيضًا بعض تطبيقات الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد. لنبدأ!
قبل أن نلقي نظرة على اكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد، دعونا نفهم كيف يعمل اكتشاف الأجسام ثنائية الأبعاد. الكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد هو تقنية رؤية حاسوبية تمكّن الحواسيب من التعرّف على الأجسام وتحديد مواقعها في الصور المسطحة ثنائية الأبعاد. وهي تعمل من خلال تحليل الموضع الأفقي (X) والرأسي (Y) للكائن في الصورة. على سبيل المثال، إذا قمت بتمرير صورة للاعبين في ملعب كرة قدم إلى نموذج كشف الأجسام ثنائي الأبعاد مثل Ultralytics YOLOv8فيمكنه تحليل الصورة ورسم مربعات محددة حول كل كائن (في هذه الحالة، اللاعبون)، وتحديد موقعهم بدقة.
ومع ذلك، فإن اكتشاف الأجسام ثنائية الأبعاد له حدوده. نظرًا لأنه يأخذ في الاعتبار بعدين فقط، فإنه لا يفهم العمق. هذا يمكن أن يجعل من الصعب الحكم على بُعد الجسم أو حجمه. على سبيل المثال، قد يظهر الجسم الكبير البعيد بنفس حجم الجسم الأصغر الأقرب منه، مما قد يكون مربكاً. يمكن أن يؤدي نقص معلومات العمق إلى عدم الدقة في تطبيقات مثل الروبوتات أو الواقع المعزز، حيث تكون معرفة الحجم الحقيقي والمسافة الحقيقية للأجسام ضرورية. وهنا تأتي الحاجة إلى الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد.
الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد هو تقنية متقدمة للرؤية الحاسوبية تسمح لأجهزة الكمبيوتر بتحديد الأجسام في فضاء ثلاثي الأبعاد، مما يمنحها فهماً أعمق بكثير للعالم من حولها. على عكس الكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد، يأخذ الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد في الاعتبار أيضاً البيانات المتعلقة بالعمق. توفر معلومات العمق مزيداً من التفاصيل، مثل مكان وجود الجسم وحجمه والمسافة التي يبعدها وموقعه في العالم الحقيقي ثلاثي الأبعاد. ومن المثير للاهتمام أن الاكتشاف ثلاثي الأبعاد يمكنه أيضًا التعامل مع المواقف التي يخفي فيها أحد الأجسام جزئيًا جسمًا آخر (الانسداد) بشكل أفضل ويظل موثوقًا حتى عندما يتغير المنظور. إنها أداة قوية لحالات الاستخدام التي تحتاج إلى وعي مكاني دقيق.
يُعد اكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد أمرًا حيويًا لتطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة والروبوتات وأنظمة الواقع المعزز. وهو يعمل باستخدام مستشعرات مثل LiDAR أو كاميرات الاستريو. تنشئ هذه المستشعرات خرائط ثلاثية الأبعاد مفصلة للبيئة، تُعرف باسم السحب النقطية أو خرائط العمق. ثم يتم تحليل هذه الخرائط لاكتشاف الأجسام في بيئة ثلاثية الأبعاد.
هناك العديد من نماذج الرؤية الحاسوبية المتقدمة المصممة خصيصًا للتعامل مع البيانات ثلاثية الأبعاد، مثل السحب النقطية. على سبيل المثال، VoteNet هو نموذج يستخدم طريقة تسمى Hough voteNet للتنبؤ بمكان مركز الجسم في سحابة نقطية، مما يسهل اكتشاف الأجسام وتصنيفها بدقة. وبالمثل، فإن VoxelNet هو نموذج يحول السحب النقطية إلى شبكة من المكعبات الصغيرة التي تسمى فوكسل لتبسيط تحليل البيانات.
الآن بعد أن فهمنا الكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد، دعنا نستكشف الاختلافات الرئيسية بينهما. يعد الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد أكثر تعقيدًا من الكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد لأنه يعمل مع السحب النقطية. يتطلب تحليل البيانات ثلاثية الأبعاد، مثل السحب النقطية الناتجة عن LiDAR، ذاكرة وقدرة حوسبة أكبر بكثير. الفرق الآخر هو تعقيد الخوارزميات المستخدمة. تحتاج نماذج الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد إلى أن تكون أكثر تعقيدًا لتتمكن من التعامل مع تقدير العمق وتحليل الشكل ثلاثي الأبعاد وتحليل اتجاه الجسم.
.png)
تنطوي نماذج الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد على عمل رياضي وحسابي أثقل من نماذج الكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد. يمكن أن تكون معالجة البيانات ثلاثية الأبعاد في الوقت الحقيقي صعبة بدون أجهزة متقدمة وتحسينات. ومع ذلك، فإن هذه الاختلافات تجعل الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد أكثر ملاءمة للتطبيقات التي تتطلب فهماً مكانياً أفضل. من ناحية أخرى، غالبًا ما يُستخدم الكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد لتطبيقات أبسط مثل أنظمة الأمان التي تحتاج إلى التعرف على الصور أو تحليل الفيديو.
يوفر الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد العديد من المزايا التي تجعله يتميز عن الطرق التقليدية للكشف عن الأجسام ثنائية الأبعاد. فمن خلال التقاط الأبعاد الثلاثة للأجسام، فإنه يوفر تفاصيل دقيقة حول موقع الجسم وحجمه واتجاهه بالنسبة للعالم الحقيقي. هذه الدقة أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة، حيث تُعد معرفة الموقع الدقيق للعوائق أمراً حيوياً للسلامة. من المزايا الأخرى لاستخدام الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد أنه يمكن أن يساعدك في الحصول على فهم أفضل بكثير لكيفية ارتباط الأجسام المختلفة ببعضها البعض في الفضاء ثلاثي الأبعاد.
.png)
على الرغم من الفوائد العديدة، إلا أن هناك أيضًا قيودًا تتعلق باكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار:
والآن بعد أن ناقشنا إيجابيات وسلبيات الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد، دعنا نلقي نظرة فاحصة على بعض حالات استخدام الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد.
في السيارات ذاتية القيادة، يُعدّ اكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد أمراً حيوياً لإدراك البيئة المحيطة بالسيارة. فهو يتيح للمركبات اكتشاف المشاة والسيارات الأخرى والعوائق. كما يوفر معلومات دقيقة حول موقعها وحجمها واتجاهها في العالم الحقيقي. تساعد البيانات المفصّلة التي يتم الحصول عليها من خلال أنظمة الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد في توفير تجربة قيادة ذاتية أكثر أماناً للركاب على متن السيارة.
تستخدم الأنظمة الروبوتية الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد للعديد من التطبيقات. فهي تستخدمها للتنقل عبر أنواع مختلفة من البيئات، والتقاط الأجسام ووضعها، والتفاعل مع محيطها. وتكتسب حالات الاستخدام هذه أهمية خاصة في البيئات الديناميكية مثل المستودعات أو منشآت التصنيع، حيث تحتاج الروبوتات إلى فهم التخطيطات ثلاثية الأبعاد لتعمل بفعالية.
.png)
هناك حالة استخدام أخرى مثيرة للاهتمام لاكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد في تطبيقات الواقع المعزز والافتراضي. يُستخدم اكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد لوضع الأجسام الافتراضية بدقة في بيئة واقع افتراضي أو واقع معزز واقعية. يؤدي القيام بذلك إلى زيادة تجربة المستخدم الإجمالية لهذه التقنيات. كما أنه يسمح لأنظمة الواقع الافتراضي/الواقع المعزز بالتعرف على الأجسام المادية وتتبعها، مما يخلق بيئات غامرة تتفاعل فيها العناصر الرقمية والمادية بسلاسة. على سبيل المثال، يمكن للاعبين الذين يستخدمون سماعات الواقع المعزز/الواقع الافتراضي الحصول على تجربة غامرة أكثر بكثير بمساعدة اكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد. فهو يجعل التفاعل مع الأجسام الافتراضية في المساحات ثلاثية الأبعاد أكثر جاذبية.
يتيح اكتشاف الأجسام ثلاثية الأبعاد للأنظمة فهم العمق والمساحة بشكل أكثر فعالية من طرق اكتشاف الأجسام ثنائية الأبعاد. وهو يلعب دورًا رئيسيًا في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة والروبوتات والواقع المعزز/الواقع الافتراضي، حيث تكون معرفة حجم الجسم والمسافة والموقع أمرًا مهمًا. على الرغم من أن الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد يتطلب المزيد من قوة المعالجة والبيانات المعقدة، إلا أن قدرتها على توفير معلومات دقيقة ومفصلة تجعلها أداة قيمة للغاية في العديد من المجالات. مع تقدم التكنولوجيا، من المرجح أن تتحسن كفاءة الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد وإمكانية الوصول إليها، مما يمهد الطريق لاعتمادها وابتكارها على نطاق أوسع في مختلف الصناعات.
ابقَ على تواصل مع مجتمعنا لمواكبة أحدث ما توصل إليه الذكاء الاصطناعي! قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لترى كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي لابتكار حلول متطورة في صناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية. 🚀
