اكتشف قوة التدفق البصري في الرؤية الحاسوبية، من تحليل الحركة إلى التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل الواقع المعزز والروبوتات والقيادة الذاتية.
التدفق البصري هو مفهوم أساسي في الرؤية الحاسوبية، ويركز على الحركة الظاهرية للأجسام أو الأسطح أو الحواف داخل المشهد المرئي. تُدرَك هذه الحركة من خلال الحركة النسبية للبكسلات بين الإطارات المتتالية لمقطع فيديو أو تسلسل صور. من خلال تحليل تحولات البكسل هذه، يوفر التدفق البصري رؤى قيّمة حول السلوك الديناميكي للأجسام وتفاعلها مع البيئة المحيطة.
يتم حساب التدفق البصري من خلال مقارنة شدة البكسل عبر الإطارات المتتالية لتحديد اتجاه الحركة ومقدارها. يتم تمثيل هذه المعلومات كحقل متجه، حيث يشير كل متجه إلى حركة بكسل أو منطقة معينة. تتضمن تقنيات حساب التدفق البصري طرقًا مثل لوكاس-كانادي، وهورن-شونك، وأساليب التعلم العميق الحديثة التي تستفيد من الشبكات العصبية لتحسين الدقة والمتانة.
لفهم أعمق لكيفية قيام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) بتشغيل مثل هذه الحسابات، استكشف الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على Ultralytics.
التدفق البصري له تطبيقات واسعة النطاق في مختلف الصناعات، خاصةً في المهام التي تتطلب تحليل الحركة وفهم المشهد الديناميكي. فيما يلي بعض التطبيقات البارزة:
بينما يتضمن كل من التدفق البصري وتتبع الأجسام تحليل الحركة، إلا أنهما يخدمان أغراضًا مختلفة. يركز التدفق البصري على الحركة على مستوى البكسل، مما يوفر تمثيلًا كثيفًا للحركة في جميع أنحاء المشهد. في المقابل، يركز تتبع الكائنات على تتبع كائنات محددة بمرور الوقت، وغالبًا ما يعتمد على المربعات المحدودة أو أقنعة التجزئة.
Ultralytics YOLO تتفوق النماذج في تتبع الأجسام من خلال خوارزميات متقدمة تضمن الدقة في التطبيقات الواقعية. استكشف Ultralytics YOLO لحلول التتبع المتطورة.
يواجه التدفق البصري تحديات مثل التعامل مع الانسدادات وتغيرات الإضاءة والأجسام سريعة الحركة. تعالج التطورات الحديثة، مثل دمج تقنيات التعلّم العميق، هذه القيود من خلال تحسين المتانة والدقة. على سبيل المثال، يمكن للطرق المستندة إلى الشبكة العصبية أن تتعلم أنماط الحركة المعقدة، وتتفوق على الخوارزميات التقليدية في سيناريوهات متنوعة.
لدمج التدفق البصري في مشاريع الذكاء الاصطناعي أو التعلّم الآلي الخاصة بك، توفر أدوات مثل OpenCV مكتبات قوية لتقدير الحركة. تعرّف على المزيد حول OpenCV وتطبيقاته في مجال الرؤية الحاسوبية لبدء استكشافك.
للحصول على سير عمل سلس باستخدام نماذج متطورة مثل Ultralytics YOLO ، استفد من Ultralytics HUB لنشر النماذج وتدريبها مع دمج تحليل الحركة بسلاسة. يعمل HUB على تبسيط مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يجعلها في متناول كل من المبتدئين والخبراء.
لا يزال التدفق البصري حجر الزاوية في تحليل الحركة في الرؤية الحاسوبية، حيث يعمل على تشغيل مجموعة واسعة من التطبيقات بدءًا من المركبات ذاتية القيادة إلى الواقع المعزز. وتكمل قدرته على تفسير المشاهد الديناميكية تقنيات الكشف عن الأجسام وتتبعها، مما يجعلها لا غنى عنها في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. للتعمق في المفاهيم ذات الصلة، استكشف الرؤية الحاسوبية وتقسيم الصور على Ultralytics.
%25202.png)
%202.png)
