فناوری شناسایی اشیا با هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

فناوری شناسایی اشیا با هوش مصنوعی به دستگاه‌ها اجازه می‌دهد افراد، خودروها، حیوانات و اشیای مختلف را در تصاویر و ویدئوها تشخیص دهند. در این مطلب از مجله لپتاپ‌سنتر بررسی می‌کنیم این فناوری چگونه تصاویر را تحلیل می‌کند و چه کاربردهایی دارد.

شناسایی اشیا با هوش مصنوعی چیست؟

شناسایی اشیا یا Object Detection یکی از کاربردهای مهم بینایی ماشین است که به سیستم کمک می‌کند هم نوع شیء و هم محل قرارگیری آن را در تصویر مشخص کند.

تفاوت شناسایی و تشخیص اشیا

در یک سیستم ساده تشخیص تصویر، هوش مصنوعی ممکن است فقط بگوید تصویر شامل «یک خودرو» است. اما در شناسایی اشیا، سیستم می‌تواند چند شیء را هم‌زمان پیدا کند و محل هرکدام را نیز مشخص کند.

برای مثال، در یک تصویر خیابان ممکن است بتواند موارد زیر را تشخیص دهد:

• خودرو
• عابر پیاده
• دوچرخه
• چراغ راهنمایی
• موتورسیکلت

هوش مصنوعی چگونه اشیا را تشخیص می‌دهد؟

این فرایند با تبدیل تصویر به داده‌های قابل پردازش برای مدل هوش مصنوعی آغاز می‌شود.

دریافت و پردازش تصویر

ابتدا تصویر توسط دوربین ثبت می‌شود و به مجموعه‌ای از داده‌های عددی تبدیل می‌شود. مدل هوش مصنوعی سپس الگوهای موجود در این داده‌ها را بررسی می‌کند.

مدل به دنبال ویژگی‌هایی مانند شکل، لبه‌ها، رنگ، بافت و ساختار می‌گردد تا بتواند بخش‌های مختلف تصویر را از یکدیگر تفکیک کند.

استفاده از شبکه‌های عصبی

مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنی و معماری‌های جدیدتر، برای استخراج ویژگی‌های تصویری استفاده می‌شوند.

این مدل‌ها با آموزش روی حجم زیادی از تصاویر یاد می‌گیرند که ویژگی‌های یک گربه، خودرو، انسان یا اشیای دیگر چه تفاوت‌هایی با یکدیگر دارند.

بیشتر بخوانید: فناوری رباتیک در صنایع؛ ماشین‌هایی که جایگزین کارهای سخت می‌شوند

آموزش مدل شناسایی اشیا چگونه انجام می‌شود؟

کیفیت داده‌های آموزشی نقش مهمی در عملکرد نهایی مدل دارد.

تصاویر برچسب‌گذاری‌شده

برای آموزش مدل، تصاویر مختلف همراه با اطلاعات مربوط به اشیای موجود در آن‌ها در اختیار سیستم قرار می‌گیرد. معمولاً محل هر شیء نیز با یک کادر مشخص می‌شود.

مدل با مشاهده نمونه‌های زیاد، به‌تدریج یاد می‌گیرد که ویژگی‌های مربوط به هر دسته از اشیا را تشخیص دهد.

یادگیری از خطاها

مدل در ابتدای آموزش ممکن است اشیا را اشتباه تشخیص دهد. الگوریتم آموزشی اختلاف میان پیش‌بینی مدل و نتیجه صحیح را محاسبه می‌کند و پارامترهای شبکه را تغییر می‌دهد.

این فرایند بارها تکرار می‌شود تا مدل در تشخیص نمونه‌های جدید عملکرد دقیق‌تری داشته باشد.

سیستم چگونه محل شیء را پیدا می‌کند؟

تشخیص نوع شیء به‌تنهایی کافی نیست؛ سیستم باید بداند شیء دقیقاً در کدام قسمت تصویر قرار دارد.

کادر تشخیص

مدل معمولاً اطراف هر شیء یک Bounding Box ایجاد می‌کند. این کادر مشخص می‌کند شیء از چه نقطه‌ای شروع شده و تا کجا ادامه دارد.

هم‌زمان، مدل می‌تواند میزان اطمینان خود را نیز مشخص کند؛ برای مثال نشان دهد که با احتمال بالایی، شیء موجود در کادر یک خودرو است.

کاربردهای شناسایی اشیا با هوش مصنوعی

این فناوری فقط برای دوربین‌های هوشمند استفاده نمی‌شود و کاربردهای بسیار متنوعی دارد.

خودروهای هوشمند

خودروهای مجهز به سیستم‌های کمک‌راننده می‌توانند با استفاده از دوربین‌ها، عابران، خودروها، علائم و موانع موجود در مسیر را شناسایی کنند.

دوربین‌های امنیتی

دوربین‌های هوشمند می‌توانند افراد، خودروها یا اشیای خاص را در محیط تشخیص دهند و در صورت مشاهده یک رویداد مشخص، هشدار ارسال کنند.

فروشگاه‌ها و صنایع

در فروشگاه‌ها می‌توان از این فناوری برای بررسی موجودی کالا استفاده کرد. در کارخانه‌ها نیز دوربین‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند محصولات یا ایرادهای ظاهری را شناسایی کنند.

گوشی‌های هوشمند

برخی قابلیت‌های دوربین و ویرایش تصویر در گوشی‌های امروزی نیز از بینایی ماشین و شناسایی اشیا استفاده می‌کنند. تشخیص سوژه، جداسازی پس‌زمینه و جست‌وجوی تصویری نمونه‌هایی از این کاربردها هستند.

محدودیت‌های این فناوری چیست؟

با وجود پیشرفت زیاد، شناسایی اشیا همیشه بدون خطا نیست.

عوامل مؤثر بر دقت

عملکرد مدل ممکن است تحت تأثیر عوامل مختلف قرار بگیرد:

• نور کم یا بسیار شدید
• زاویه نامناسب دوربین
• پوشیده بودن بخشی از شیء
• شباهت زیاد میان اشیا
• کیفیت پایین تصویر
• اشیای بسیار کوچک یا دور

به همین دلیل، سیستم‌های حرفه‌ای معمولاً از مدل‌های قدرتمند، داده‌های آموزشی متنوع و روش‌های پردازش پیشرفته استفاده می‌کنند.

بیشتر بخوانید: کامپیوترهای زیستی؛ وقتی فناوری به سمت ترکیب با موجودات زنده می‌رود

آینده شناسایی اشیا با هوش مصنوعی

با پیشرفت مدل‌های هوش مصنوعی، سیستم‌ها فقط به شناسایی ساده اشیا محدود نخواهند بود و می‌توانند ارتباط میان اشیا و اتفاقات موجود در یک صحنه را نیز بهتر درک کنند.

از تشخیص شیء تا درک صحنه

نسل جدید سیستم‌های بینایی ماشین می‌تواند علاوه بر شناسایی اشیا، درباره وضعیت آن‌ها و اتفاقات موجود در تصویر نیز اطلاعات بیشتری استخراج کند. این پیشرفت می‌تواند کاربرد هوش مصنوعی را در رباتیک، خودروهای هوشمند، امنیت و تجهیزات صنعتی گسترده‌تر کند.

در این مطلب از بخش تکنولوژی مجله لپتاپ‌سنتر دیدیم که شناسایی اشیا با هوش مصنوعی با تحلیل تصاویر، استخراج ویژگی‌ها و مقایسه آن‌ها با الگوهای آموخته‌شده انجام می‌شود. پیشرفت این فناوری می‌تواند دستگاه‌ها را در درک محیط اطراف و واکنش هوشمندانه‌تر به اتفاقات توانمندتر کند.