تتبع الكائنات

تعقّب الأجسام هو مهمة حاسوبية هامة للرؤية الحاسوبية تتضمّن تحديد وتتبّع أجسام معيّنة ذات أهمية أثناء تحرّكها ضمن تسلسل فيديو. على عكس اكتشاف الأجسام، الذي يركز على تحديد الأجسام في إطارات فردية وتحديد موقعها، يحافظ تتبع الأجسام على هوية هذه الأجسام عبر إطارات متعددة. يسمح ذلك بفهم مستمر لحركة الكائن وسلوكه وتفاعلاته داخل مشهد ديناميكي.

فهم تتبع الكائنات

في جوهرها، تعمل خوارزميات تتبع الكائنات من خلال الكشف أولاً عن كائن في الإطار الأولي للفيديو. يمكن تحقيق هذا الاكتشاف الأولي باستخدام بنيات مختلفة لاكتشاف الأجسام مثل Ultralytics YOLO. بمجرد الكشف، تتنبأ خوارزمية التتبع بعد ذلك بموقع الكائن في الإطارات اللاحقة، مع الحفاظ على معرّف فريد لكل كائن متتبّع حتى أثناء تحركه أو تغير مظهره أو احتجابه مؤقتًا.

يتم استخدام العديد من التقنيات في تتبع الأجسام، بدءاً من الأساليب التقليدية مثل مرشحات كالمان ومتوسط التتبع بالإزاحة إلى الأساليب الأكثر تقدماً القائمة على التعلم العميق. غالبًا ما يستفيد التتبع الحديث للأجسام من الشبكات العصبية العميقة لتعلم ميزات قوية يمكنها التعامل مع تحديات مثل انسداد الأجسام والتغيرات في الإضاءة والتغيرات في حجم الجسم ووجهة النظر. وتجمع خوارزميات مثل DeepSORT (التتبع العميق البسيط عبر الإنترنت والتتبع الآني) بين معلومات المظهر والتنبؤ بالحركة من أجل تتبع أكثر موثوقية.

تطبيقات تتبع الكائنات

تعد تقنية تتبع الكائنات جزءًا لا يتجزأ من مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات:

• المركبات ذاتية القيادة: في السيارات ذاتية القيادة، يعد تتبع الأجسام ضرورياً لمراقبة حركة المشاة والمركبات والعناصر الديناميكية الأخرى في البيئة. يتيح هذا التتبع في الوقت الحقيقي اتخاذ قرارات مستنيرة للملاحة والسلامة، مما يساهم في تطوير الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة.
• المراقبة والأمن: يعمل تتبع الأجسام على تعزيز أنظمة الإنذار الأمني من خلال المراقبة التلقائية للأفراد أو المركبات ذات الأهمية. فهو يسمح بالمراقبة المستمرة لأجسام محددة، وإطلاق التنبيهات أو الإجراءات بناءً على أنماط حركتها أو سلوكها.
• التحليلات الرياضية: في الألعاب الرياضية، يوفر تتبع الأجسام رؤى قيمة حول حركة اللاعبين والكرة. ومن خلال تتبع الرياضيين والمعدات الرياضية، يمكن للمحللين استخلاص مقاييس الأداء، وفهم استراتيجيات الفريق، وإنشاء تصورات جذابة. يتم استكشاف هذا التطبيق بشكل أكبر في سياق الرؤية الحاسوبية في الرياضة.
• الروبوتات والأتمتة: بالنسبة للروبوتات التي تعمل في بيئات ديناميكية، يعد تتبع الأجسام أمرًا بالغ الأهمية لمهام مثل الملاحة والتلاعب والتفاعل بين الإنسان والروبوت. تستخدم الروبوتات التتبع لفهم الأجسام المتحركة والتفاعل معها، مما يتيح سلوكيات أكثر تعقيداً وتكيّفاً في أتمتة العمليات الروبوتية (RPA).
• تحرير الفيديو وتحليله: يعمل تتبع الكائنات على تبسيط تحرير الفيديو من خلال السماح للمستخدمين بتحديد وتعديل كائنات متحركة معينة بسهولة. وفي تحليل الفيديو، يمكن استخدام التتبع لإحصاء الأجسام، أو تحليل تدفق حركة المرور، أو دراسة سلوك الحيوانات، كما يظهر في تطبيقات مراقبة سلوك الحيوانات باستخدام Ultralytics YOLOv8 .

تتبع الأجسام باستخدام Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO ليست قوية في اكتشاف الأجسام فحسب، بل تتكامل أيضًا بسلاسة مع خوارزميات التتبع. YOLOv8 ويمكن استخدام YOLOv11 ككاشفات عالية الدقة، مما يوفر الاكتشافات الأولية للأجسام اللازمة للتتبع القوي. من خلال الجمع بين إمكانيات الكشف YOLO وخوارزميات التتبع، يمكن للمستخدمين بناء أنظمة تتبع متطورة في الوقت الفعلي باستخدام Ultralytics HUB أو الحزمةUltralytics Python .

يُعد تتبع الكائنات مكونًا حيويًا لأنظمة الرؤية الحاسوبية الحديثة، حيث يوفر القدرة على فهم وتفسير الحركة والتفاعلات في الفيديو. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيستمر تتبع الكائنات في لعب دور حاسم في عدد متزايد من التطبيقات، مما يعزز الأتمتة والسلامة والقدرات التحليلية في مجالات متنوعة.