الهندسة والآليات > التكنولوجيا
عيون الدمية القاتلة
يُعدُّ اكتشاف الكائنات وتتبُّعها من أكثر المهام انتشارًا وتحديًا لنُظُم المراقبة لتحديد الأحداث المهمة أو الأنشطة المشبوهة؛ كتحديد تحركات الإنسان وأنشطته في المطارات ومحطات السكك الحديدية والمستشفيات ومنازل كبار السن وغيرها من الأماكن العامة، إذ تُستمد فوائد عديدة من نظام التعرف على الحركة البشرية كالكاميرات وأجهزة المراقبة (1,2).
وبحديثنا عن أجهزة المراقبة ونظمها كالتي في عيون الدمية التي تراقب تحركات اللاعبين، فهي تعد من أكثر موضوعات البحث نشاطًا في مجال الرؤية الحاسوبية، خصوصًا للبشر والمركبات، فلديها مجموعة واسعة من التطبيقات الواعدة، بما في ذلك تحديد هوية الإنسان عن بعد، واكتشاف السلوكيات غير الإعتيادية، إذ تُعد الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) مجالًا مهمًّا من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI)، وتهتم بأسئلة مثل "كيفية استخراج المعلومات من الصورة أو الفيديو، وكيفية بناء نظام رؤية خاص بالآلة ".
تشمل معالجة المراقبة المرئية عمومًا المراحل الآتية: نمذجة البيئات واكتشاف الحركة وتصنيف الأجسام المتحركة وتتبع السلوكيات وفهمها ووصفها، وتحديد هوية الإنسان ودمج البيانات من كاميرات متعددة (3,4).
تتكون الرؤية الحاسوبية من جوانب عدة مختلفة، أولًا: التعرف إلى الأشياء (Object recognition)، وهو التعرف على الكائنات/الأشياء في العالم باستخدام نماذج كائنات مُعرَفة مسبقًا (5).
ثانيًا: تموضع الكائن (Object localization ) ويشير إلى رسم مربع حول الكائن لتصنيفه، واُستخدِمت تلك التقنية بنجاح للتعرف إلى الوجوه والعربات.
ثالثا: تحديد الكائن (Object detection)، ويهدف إلى اكتشاف جميع حالات الكائنات من فئة معروفة في صورة ما مثل الأشخاص أو السيارات أو الوجوه في صورة ما (7-5).
أما بالنسبة لاكتشاف الحركة (motion detection ) وهي الأساس في عملية تصفية اللاعبين كما في مسلسل لعبة الحبار، فتخبرنا ما إذا كان هناك تغيير في موضع كائن ما بالنسبة لمحيطه أو العكس،
تبدأ بعض من التطبيقات المحلية والتجارية باكتشاف الحركة من أجهزة الكشف عن الحركة البسيطة إلى أنظمة المراقبة بالفيديو عالية السرعة (8).
تعد متاجر أمازون (Amazon Go) في الولايات المتحدة من الأمثلة الحديثة على تطبيق الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق (Deep learning)، فبدلًا من الوقوف في طابور والدفع لأمين الصندوق، وتتتبّع الكاميرات وأجهزة الاستشعار تحركاتِك من خلال المتجر؛ إذ يكون بإمكانك التسوق وشراء احتياجاتك دون أن يكون هناك أي موظف لتدفع النقود إليه أو لمراقبتك في أثناء شراء البضائع؛ إذ تكتشف تكنولوجيا المتجر تلقائيًّا توقيتَ أَخذ ِالمنتجات من الرفوف أو إعادتها إليها وتتبعها في عربة افتراضية (virtual cart )، وعند الانتهاء من التسوق يمكنك مغادرة المتجر فقط لكي يُرسل إيصال إلى حساب أمازون الخاص بك لاحقًا، ويُخصم ثمن المشتريات منه تلقائيًا (9).
المصادر:
2. Porikli F, Yilmaz A. Object Detection and Tracking. In: Shan C, Porikli F, Xiang T, Gong S, ed. by. Video Analytics for Business Intelligence, vol 409 [Internet]. Berlin, Heidelberg: Springer; 2012 [cited 1 December 2021]. p. 3-41. Available from: هنا
3. Hu W, Tan T, Wang L, Maybank S. A Survey on Visual Surveillance of Object Motion and Behaviors. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews) [Internet]. 2004 [cited 28 November 2021];34(3):334-352. Available from: هنا
4. Computer Vision - ANU [Internet]. Programsandcourses.anu.edu.au. 2021 [cited 27 November 2021]. Available from: هنا
5. Jain R, Kasturi R, Schunck B. Machine vision. New York: McGraw-Hill; 1995.p 459 Available from: هنا
6. Murphy K, Torralba A, Eaton D, Freeman W. Object Detection and Localization Using Local and Global Features. In: Ponce J, Hebert M, Schmid C, Zisserman A, ed. by. Toward Category-Level Object Recognition [Internet]. Berlin, Heidelberg: Springer; 2006 [cited 3 December 2021]. p. 382-400. Available from: هنا
7. Amit Y, Felzenszwalb P. Object Detection. In: Ikeuchi K, ed. by. Computer Vision [Internet]. Boston, MA: Springer; 2014 [cited 3 December 2021]. p. 537-542. Available from: هنا
8. Alavi S. Comparison of some motion detection methods in cases of single and multiple moving objects. International Journal of Image Processing. 2012;6(5):389-396 Available from: هنا
9. Amazon Go [Internet]. Amazon.com. 2021 [cited 27 November 2021]. Available from: هنا