کامپیوترها چگونه جهان را می بینند؟ همه چیز درباره Computer Vision

آیا تابه‌حال به این فکر کرده‌اید که چگونه میبینیم؟ مغز ما با استفاده از دانش پیش‌زمینه‌ای که دارد، می‌بیند و متوجه می‌شود که چه اتفاقی رخ می‌دهد و آن را به عنوان اطلاعات ذخیره می‌کند. ایده انتقال هوش و غریزه‌های انسانی به یک کامپیوتر به نظر آسان می‌رسد. احتمالاً به دلیل اینکه حتی بچه های کوچک هم به آسانی همه چیز را یاد می‌گیرند، اما ما اغلب فراموش می‌کنیم که محدودیت‌ کامپیوترها نسبت به توانایی‌های بیولوژیکی ما چقدر است.

مغز ما توانایی شناسایی اشیاء، پردازش داده‌ها و تصمیم‌گیری در مورد انجام کارهای لازم را دارد و می‌تواند یک وظیفه پیچیده را به سرعت انجام دهد. هدف از Computer Vision این است که کامپیوترها هم قادر باشند اینگونه عمل کنند. بینایی کامپیوتر یا Computer Vision یک حوزه از علوم کامپیوتر است که می‌توان به عنوان ترکیبی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین درنظر گرفت که شامل الگوریتم‌های یادگیری و روش‌های تخصصی برای تفسیر آنچه کامپیوتر می‌بیند می‌شود.

Computer Vision یک حوزه جذاب در تلاقی علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که شامل الگوریتم‌های یادگیری و روش‌های تخصصی برای تفسیر آنچه کامپیوتر می‌بیند می‌شود و امکان تجزیه و تحلیل تصاویر یا داده‌های ویدیویی توسط کامپیوترها را فراهم می‌کند. بینایی کامپیوتر، کاربردهای متعددی در صنایع مختلف از خودروهای بدون سرنشین گرفته تا سامانه‌های تشخیص چهره دارد.

Computer Vision چیست؟

Computer Vision یک حوزه مطالعاتی در رشته هوش مصنوعی (AI) است که بر روی امکان درک و استخراج اطلاعات از تصاویر و ویدیوها توسط کامپیوترها مانند بینایی انسانی تمرکز دارد. این حوزه شامل توسعه الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها برای استخراج اطلاعات معنی‌دار از ورودی‌های بصری و درک دنیای واقعی است.

بینایی کامپیوتری به شکلی مشابه با کار مغز و چشم‌های ما عمل می‌کند. چشم‌های ما ابتدا تصویر را ضبط کرده و سپس سیگنال آن را به مغز ارسال می‌کنند. مغز هم متن‌ سیگنال را پردازش می‌کند و آن‌ را به اطلاعات معنی‌دار در مورد شیء تبدیل می‌کند و سپس آن شیء را بر اساس خصوصیاتش شناسایی و طبقه‌بندی می‌کند.

به شکلی مشابه در بینایی کامپیوتری هم دوربینی برای ضبط اشیاء داریم؛ کامپیوتر داده‌های بصری را با استفاده از الگوریتم‌های تشخیص الگو پردازش می‌کند و بر اساس آن خصوصیت، اشیاء شناسایی می‌شود. اما قبل از ارائه داده‌های ناشناخته به دستگاه یا الگوریتم، این دستگاه را بر روی مقدار زیادی از داده‌های بصری برچسب‌گذاری شده آموزش می‌دهیم. این داده‌های برچسب‌گذاری شده امکان تجزیه و تحلیل الگوهای مختلف در تمام نقاط داده‌ را برای دستگاه فراهم می‌کند و می‌تواند به آن برچسب‌ها مرتبط شود.

مثال: فرض کنید که ما داده‌های صوتی آواز هزاران پرنده را داریم. با این داده‌ها کامپیوتر یاد می‌گیرد، هر صدا، نت، مدت زمان هر نت، ریتم و غیره را تجزیه و تحلیل کند و بنابراین الگوهای مشابه آواز پرندگان را شناسایی کرده و یک مدل تولید می‌کند. به عبارت دیگر، این مدل شناسایی صداها، اکنون می‌تواند با دقت تشخیص دهد که آیا صدا شامل آواز پرندگان هست یا خیر.

کاربردهای Computer Vision

در زیر چند مثال از Computer Vision آورده شده است:

صنعت خودروسازی: در خودروهای بی سرنشین، Computer Vision برای تشخیص اشیاء، رانندگی در بین خطوط و شناسایی علائم ترافیکی استفاده می‌شود و کمک می‌کند تا رانندگی خودکار، ایمن و کارآمد شود.

خرده‌فروشی: Computer Vision در خرده‌فروشی برای مدیریت موجودی، پیشگیری از دزدی و تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان استفاده می‌شود. بینایی کامپیوتر می‌تواند محصولات را در قفسه‌ها ردیابی و بر حرکات مشتریان نظارت کند.

کشاورزی: در زمینه کشاورزی، Computer Vision برای نظارت بر محصولات کشاورزی و تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌شود. بینایی کامپیوتر به شناسایی گیاهان ناسالم و مناطقی که نیاز به توجه بیشتر دارند، کمک می‌کند.

تولید: بینایی کامپیوتری در کنترل کیفیت و تشخیص عیوب در محصولات تولیدی استفاده می‌شود. کاری که برای انسان دشوار است.

کاربردهای Computer Vision

امنیت و نظارت: Computer Vision در دوربین‌های امنیتی برای تشخیص فعالیت‌های مشکوک، شناسایی چهره‌ها و پیگیری اشیاء استفاده می‌شود. زمانی که یک تهدید شناسایی می‌شود، می‌تواند به پرسنل امنیتی هشدار دهد.

واقعیت تقویت شده و واقعیت مجازی: در AR و VR، Computer Vision برای پیگیری حرکات کاربر و تعامل با محیط مجازی استفاده می‌شود. بینایی کامپیوتری کمک می‌کند تا تجربه‌ای جذاب‌تر از دنیای مجازی ایجاد شود.

رسانه‌های اجتماعی: Computer Vision در رسانه‌های اجتماعی برای شناسایی تصاویر استفاده می‌شود. بینایی کامپیوتری می‌تواند اشیاء، مکان‌ها و افراد در تصاویر را شناسایی کرده و برچسب‌های مربوطه را ارائه دهد.

پهپادها: بینایی کامپیوتری در پهپادها، برای مسیریابی و پیگیری اشیاء استفاده می‌شود و به جلوگیری از برخورد با موانع و پیگیری اهداف کمک می‌کند.

ورزش: بینایی کامپیوتری در ورزش برای پیگیری بازیکنان، تجزیه و تحلیل بازی و ارائه نکات تخصصی و برجسته استفاده می‌شود. Computer Vision می‌تواند حرکات بازیکنان و توپ را پیگیری کرده و آمارهای مفیدی ارائه دهد.

موارد فوق تنها چند مثال از کاربردهای بسیاری است که امروزه Computer Vision دارد. با توسعه فناوری، می‌توان انتظار داشت که بینایی کامپیوتری در آینده کارهای بیشتری برایمان انجام دهد!

سوالات متداول

OpenCV در Computer Vision چیست ؟

OpenCV یک کتابخانه نرم‌افزاری منبع باز برای Computer Vision و یادگیری ماشین است. OpenCV برای ارائه زیرساخت مشترک برای برنامه‌های Computer Vision و شتاب بخشیدن به استفاده از ادراک ماشین در محصولات تجاری طراحی شده است.

آیا cv2 و OpenCV یکی هستند؟

cv2 و OpenCV یکسان نیستند. در واقع، cv2 یک رابط قدیمی از نسخه‌های قدیمی OpenCV به نام cv بود. این نامی است که توسعه‌دهندگان OpenCV هنگام ایجاد مولد‌های پیوندی انتخاب کردند.

OpenCV به چه زبانی نوشته شده است؟

OpenCV توسط C++ نوشته شده ‌و بیش از ۲٬۵۰۰ الگوریتم بهینه‌سازی شده دارد.

بخش‌های اصلی بینایی کامپیوتر چیست؟

بخش‌های اصلی بینایی کامپیوتر شامل موارد زیر است»
دریافت تصاویر: دریافت تصاویر یا ویدئوها با استفاده از دوربین یا سنسورها
پردازش تصاویر: بهبود، فیلتر و تبدیل تصاویر برای بهبود کیفیت و استخراج اطلاعات مربوط
استخراج ویژگی: شناسایی و استخراج ویژگی‌های مربوطه، از تصاویر، حاشیه‌ها، اشکال و بافت‌ها
تشخیص اشیاء: یافتن اشیاء خاص در تصاویر یا ویدئوها
شناسایی اشیاء: شناسایی نوع اشیاء تشخیص داده شده
تفسیر صحنه: تجزیه و تحلیل زمینه و روابط بین اشیاء در یک تصویر یا ویدئو

چه چالش‌ها در بینایی کامپیوتر وجود دارد؟

برخی از چالش‌ها در بینایی کامپیوتر شامل موارد زیر اسئ:
متغیر بودن نور و شرایط محیطی: مدیریت تغییرات در نور، سایه‌ها و عوامل محیطی دیگر که کیفیت تصاویر را تحت تأثیر قرار می‌دهند
پوشش اشیاء و قابلیت مشاهده: مدیریت اشیاء که به‌صورت جزئی یا کامل توسط اشیاء دیگر یا محیط پوشیده می‌شوند
نویز و ناهنجاری: مدیریت نویز و ناهنجاری در تصاویر، از جمله آرتفکت‌های کمپرس یا نویز سنسور

کدام یک از فریمورک‌ها و کتابخانه‌های بینایی کامپیوتر، محبوب هستند؟

برخی از فریمورک‌ها و کتابخانه‌های بینایی کامپیوتر محبوب شامل:
OpenCV: یک کتابخانه بینایی کامپیوتر بازساخته با مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها
TensorFlow: یک فریمورک هوش مصنوعی بازساخته با پشتیبانی درbuilt برای بینایی کامپیوتر
PyTorch: یک فریمورک هوش مصنوعی بازساخته با پشتیبانی درbuilt برای بینایی کامپیوتر
Keras: یک API عصبی بالا برای شبکه‌های عصبی با پشتیبانی درbuilt برای بینایی کامپیوتر
Caffe: یک فریمورک هوش مصنوعی با پشتیبانی درbuilt برای بینایی کامپیوتر

در آینده بینایی کامپیوتر برای چه کارهایی استفاده می‌شود؟

برخی از کارهایی که بینایی کامپیوتر در آینده انجام می‌دهد عبارتند از:
تفسیر و توضیح: توسعه مدل‌ها که توضیحات واضح برای تصمیمات گرفته شده خود را ارائه می‌دهند
قوی بودن در برابر حمله: توسعه مدل‌ها که بتوانند حمله را باکفایت و دقت حفظ کنند
فناوری‌های چندگانه: ادغام بینایی کامپیوتر با فناوری‌های دیگر، از جمله صدا و متن
پردازش در حاشیه: پیاده‌سازی مدل‌ها در دستگاه‌های حاشیه‌ای برای پردازش و تصمیم‌گیری در زمان واقعی
پردازش کوانتومی: بررسی پتانسیل پردازش کوانتومی برای تسریع کارها

نظر شما چیست؟

شما چی فکر می‌کنید؟

نقطه
Logo