بینایی کامپیوتری (Computer Vision) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

بینایی کامپیوتری (Computer Vision) حوزه‌ای از هوش مصنوعی است که کامپیوترها و سیستم‌ها را قادر می‌کند اطلاعات معنی‌داری را از تصاویر دیجیتال و فیلم‌ها و دیگر ورودی‌های بصری استخراج کنند و براساس آن اطلاعات، اقداماتی انجام دهند یا توصیه‌هایی ارائه کنند.

مقدمه

ما انسان‌ها اطلاعات بصری را از دنیای اطراف خود به‌طور خودکار درک و تفسیر می‌کنیم؛ بنابراین ممکن است اجرای بینایی کامپیوتری (Computer Vision) یک کار پیش‌پاافتاده به نظر برسد؛ اما آیا واقعاً به‌آسانی می‌توان فرایندی را که میلیون‌ها سال طول کشیده است به‌صورت مصنوعی مدل‌سازی کرد؟ در این مطلب قصد داریم درباره‌ی تکنولوژی بینایی ماشین و نحوه‌ی آموزش به ماشین‌ها برای دیدن اشیا صحبت کنیم. درنهایت ببینیم این تکنولوژی چه کاربردهایی در زندگی ما دارد. اگر به مطالعه و درک بینایی کامپیوتری علاقه‌مند هستید، بیایید در این مقاله با هم همراه شویم.

بینایی کامپیوتری (Computer Vision) چیست؟

بینایی کامپیوتری زیررشته‌ی هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)  و یادگیری ماشین (Machine Learning) است که فناوری‌ها و ابزارهایی را بررسی می‌کند که امکان آموزش کامپیوترها برای درک و تفسیر اطلاعات بصری از دنیای واقعی را فراهم می‌کند.

دیدن جهان، بخش آسان کار است. برای این کار فقط به یک دوربین نیاز داریم؛ بااین‌حال برای اینکه یک ماشین بتواند ببیند، اتصال ساده‌ی دوربین به آن کافی نیست؛ بخش چالش‌برانگیز کار طبقه‌بندی و تفسیر اشیا در تصاویر و فیلم‌ها، رابطه‌ی میان آن‌ها و مفهوم اصلی آن است. در بینایی کامپیوتری کاری که می‌خواهیم کامپیوترها انجام دهند این است که بتوانیم آنچه در تصویر، ویدئو یا ویدئوهای بلادرنگ در حال رخ‌دادن است بتواند توضیح دهد.

این به‌معنی آن است که کامپیوتر باید به‌طور مؤثر این سه کار را انجام دهد:

• به‌طور خودکار بفهمد اشیای موجود در تصویر چه هستند و در کجا قرار دارند؛
• این اشیا را دسته‌بندی و روابط میان آن‌ها را درک کند؛
• مفهوم عکس یا فیلم را درک کند.

به‌عبارت دیگر، هدف کلی در این حوزه این است که اطمینان حاصل شود رایانه یک تصویر را به‌اندازه‌ی انسان یا بهتر از او درک می‌کند. در ادامه خواهیم دید این موضوع کاری بسیار چالش‌برانگیز است.

پیشنهاد می‌کنیم درباره هوش مصنوعی که عملاً دربرگیرنده‌ی بینایی کامپیوتری است بیشتر مطالعه کنید.

بینایی کامپیوتری چطور کار می‌کند؟

برای اینکه رایانه بتواند اشیای بصری را تشخیص دهد، باید صدهاهزار نمونه از آن را آموزش ببیند؛ برای مثال، ما می‌خواهیم کسی بتواند اتومبیل و دوچرخه را از هم تشخیص دهد؛ چگونه این وظیفه را برای یک انسان توصیف می‌کنیم؟ احتمالاً می‌گوییم دوچرخه دو چرخ دارد و اتومبیل چهار چرخ؛ یا اینکه دوچرخه پدال دارد و اتومبیل این‌گونه نیست. در یادگیری ماشین به این کار مهندسی ویژگی (Feature Engineering) می‌گویند.

بااین‌حال، همان‌طور که تا الان متوجه شدیم، این روش چندان مناسب نیست. بعضی از دوچرخه‌ها سه یا چهار چرخ دارند و بعضی از اتومبیل‌ها فقط دو چرخ؛ هم‌چنین، موتورسیکلت هم وجود دارد که می‌توان آن را با دوچرخه اشتباه گرفت؛ اما الگوریتم چگونه آن‌ها را طبقه‌بندی می‌کند؟

هنگامی‌که ما در حال ساخت سیستم‌های پیچیده‌تری هستیم (برای مثال، نرم‌افزار تشخیص چهره)، اشتباه الگوریتم در طبقه‌بندی بیشتر می‌شود. به‌بیان ساده، رنگ چشم یا موی هر شخص به‌تنهایی برای تشخیص چهره‌اش کافی نیست. مهندس یادگیری ماشین مجبور است صدها عامل، مانند فاصله‌ی میان چشم‌ها، فاصله‌ی میان چشم و گوشه‌های دهان و غیره، را اندازه‌گیری کند تا بتواند چهره‌ی یک شخص را توصیف کند.

علاوه‌براین، دقت چنین مدلی بسیار اهمیت دارد. تغییر نور، حالات چهره یا زاویه‌ی عکس بر این دقت تأثیرگذار هستند و در این حالت باید تمامی اندازه‌گیری‌ها را از نو انجام داد.

پیشنهاد می‌کنیم با یادگیری ماشین بیشتر آشنا شوید.

تاریخچه بینایی کامپیوتری

بینایی کامپیوتری ریشه در روزهای اولیه محاسبات دارد، زمانی که دانشمندان و محققان در حال بررسی راه‌هایی برای ایجاد ماشین‌هایی بودند که می‌توانستند اطلاعات بصری را ببینند و تفسیر کنند. در این بخش مروری کوتاه بر تاریخچه بینایی کامپیوتری خواهیم داشت.

اولین آزمایش‌ها در بینایی کامپیوتری در سال‌های ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰ آغاز شد، زمانی که محققان شروع به کشف راه‌هایی برای استفاده از رایانه برای تشخیص الگوها و اشکال ساده کردند. در آن زمان، کامپیوترها هنوز نسبتا ابتدایی بودند و فقط می‌توانستند حجم کمی از داده‌ها را مدیریت کنند، بنابراین پیشرفت کند بود.

در سال ۱۹۷۰، پیشرفت در فناوری کامپیوتر منجر به توسعه الگوریتم‌های پیچیده تری برای پردازش تصویر و تشخیص الگو شد. این امر محققان را قادر ساخت تا سیستم‌هایی را توسعه دهند که بتوانند اشکال و اشیاء پیچیده تری را تشخیص دهند.

در سال‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰، تحقیقات بینایی کامپیوتری گسترش یافت و زمینه‌هایی مانند تجزیه و تحلیل حرکت، دید استریو و تشخیص اشیاء سه بعدی را در بر گرفت. این پیشرفت‌ها با توسعه الگوریتم‌های جدید و در دسترس بودن رایانه‌های قدرتمندتر امکان پذیر شد.

در سال ۲۰۰۰، بینایی کامپیوتری شروع به حرکت فراتر از آزمایشگاه و کاربردهای دنیای واقعی کرد. به عنوان مثال، سیستم‌های تشخیص چهره در سیستم‌های امنیتی و نظارتی رایج شدند، در حالی که فناوری تشخیص اشیا در اتوماسیون صنعتی و رباتیک مورد استفاده قرار گرفت.

در سال‌های اخیر، با پیشرفت‌هایی در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا تصاویر و ویدئوها را با درجه بالایی از دقت تشخیص داده و تفسیر کنند، بینایی کامپیوتر به یک حوزه کلیدی تحقیقاتی در هوش مصنوعی تبدیل شده است.

امروزه بینایی کامپیوتر در طیف وسیعی از کاربردها از جمله وسایل نقلیه خودران، تصویربرداری پزشکی، واقعیت افزوده و غیره استفاده می‌شود. با ادامه پیشرفت فناوری کامپیوتری، می‌توان انتظار داشت که در سال‌های آینده شاهد پیشرفت‌های هیجان‌انگیزتری در این زمینه باشیم.

تفاوت بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر

بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر دو حوزه‌ی نزدیک به هم هستند که شباهت‌هایی با هم دارند، اما یکسان نیستند.

پردازش تصویر به تکنیک‌های مورد استفاده برای دستکاری و بهبود تصاویر دیجیتال اشاره دارد. این تکنیک‌ها شامل مواردی مانند فیلتر کردن و تشخیص لبه است. پردازش تصویر در طیف گسترده ای از برنامه‌ها از جمله عکاسی دیجیتال، تصویربرداری پزشکی و فشرده سازی ویدئو استفاده می‌شود.

از سوی دیگر، بینایی کامپیوتری حوزه وسیع‌تری است که نه تنها شامل پردازش تصویر، بلکه استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تفسیر و درک داده‌های بصری است. سیستم‌های بینایی کامپیوتری به گونه‌ای طراحی شده‌اند که روشی را که انسان‌ها از دنیای اطراف خود می‌بینند و درک می‌کنند، تقلید می‌کنند. این نه تنها شامل شناخت الگوها و اشکال در تصاویر، بلکه درک زمینه ای است که آن تصاویر در آن ارائه می‌شوند.

در حالی که پردازش تصویر بر بهبود و دستکاری تصاویر متمرکز است، بینایی کامپیوتر بر استخراج معنا و اطلاعات از آن تصاویر متمرکز است. به عنوان مثال، پردازش تصویر ممکن است برای حذف نویز از یک تصویر استفاده شود، در حالی که بینایی کامپیوتر ممکن است برای تشخیص اشیاء در آن تصویر و ردیابی حرکات آن‌ها در طول زمان استفاده شود.

تفاوت بینایی ماشین و بینایی کامپیوتری

بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر رشته‌های مرتبطی هستند که شباهت‌هایی با هم دارند، اما دقیقاً یکسان نیستند.

بینایی ماشین به استفاده از دوربین‌ها، حسگرها و سایر دستگاه‌های سخت‌افزاری برای ضبط و تجزیه و تحلیل داده‌های بصری اشاره دارد. سیستم‌های بینایی ماشین معمولاً در محیط‌های تولیدی و صنعتی برای خودکارسازی فرآیندهایی مانند کنترل کیفیت، بازرسی و مونتاژ استفاده می‌شوند.

از سوی دیگر، بینایی کامپیوتر حوزه وسیع‌تری است که نه تنها استفاده از دستگاه‌های سخت‌افزاری برای گرفتن داده‌های بصری، بلکه استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تفسیر و درک آن داده‌ها را نیز در بر می‌گیرد. سیستم‌های بینایی کامپیوتری در طیف گسترده‌ای از کاربردها، از جمله تصویربرداری پزشکی، رباتیک و وسایل نقلیه خودران استفاده می‌شوند.

در حالی که سیستم‌های بینایی ماشین برای انجام وظایف خاص، مانند شناسایی عیوب در یک محصول در خط مونتاژ طراحی شده‌اند، سیستم‌های بینایی کامپیوتری به گونه‌ای طراحی شده‌اند که انعطاف‌پذیرتر و سازگارتر باشند. سیستم‌های بینایی کامپیوتری را می‌توان برای تشخیص و شناسایی طیف وسیعی از اشیاء و الگوها آموزش داد و می‌توان آن‌ها را طوری برنامه‌ریزی کرد که با شرایط و محیط‌های متغیر سازگار شوند.

به طور خلاصه، بینایی ماشین زیرمجموعه‌ای از بینایی کامپیوتر است که بر استفاده از دستگاه‌های سخت‌افزاری برای گرفتن داده‌های بصری برای کاربردهای صنعتی خاص تمرکز دارد، در حالی که بینایی کامپیوتر حوزه وسیع‌تری است که شامل استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تفسیر و درک بصری داده ها برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها می‌شود.

موانع بینایی کامپیوتری چیست؟

در این بخش چندین مانع برای حل مشکلات بینایی کامپیوتری را معرفی می‌کنیم.

نورپردازی متفاوت برای بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

جمع‌آوری دانش درمورد دنیای واقعی که در آن اشیای ممکن است در نورپردازی‌های مختلفی وجود داشته باشند بسیار مهم است؛ برای مثال، یک فیلتر ممکن است توپی را آبی یا زرد نشان دهد، درحالی‌که درواقع آن توپ سفید است؛ یا یک شیء قرمز در زیر لامپ قرمز تقریباً نامرئی می‌شود.

نویز (Noise)

اگر تصویر نویز زیادی داشته باشد، تشخیص اشیا برای رایانه دشوار خواهد شد. نویز در بینایی کامپیوتری زمانی است که پیکسل‌ها در تصویر روشن‌تر یا تیره‌تر از آنچه باید باشند به نظر می‌رسند؛ برای مثال، دوربین‌های ویدئویی که تخلفات در جاده را تشخیص می‌دهند در روزهای برفی یا بارانی تشخیص بسیار ضعیف‌تری دارند.

زوایای ناآشنا

در بینایی کامپیوتری خیلی مهم است که از زوایای مختلف شیء استفاده کنیم؛ در صورت تغییر زاویه، رایانه نمی‌تواند آن را تشخیص دهد.

هم‌پوشانی (Overlapping)

وقتی بیش از یک شی در یک تصویر وجود داشته باشد، این اشیا ممکن است با هم هم‌پوشانی داشته باشند؛ به‌این ترتیب ممکن است برخی از خصوصیات اشیا پنهان بماند و تشخیص آن‌ها را برای رایانه دشوارتر کند.

انواع مختلف اشیا

اشیایی که به یک گروه تعلق دارند ممکن است کاملاً از نظر ظاهری با هم متفاوت باشند؛ برای مثال، انواع مختلفی لامپ وجود دارد و الگوریتم باید با موفقیت هر دو آباژور و لامپ سقفی را تشخیص دهد.

شباهت جعلی (Fake Similarity)

اشیایی که به دسته‌های متفاوت تعلق دارند، گاهی می‌توانند شبیه‌به‌هم باشند؛ برای مثال، احتمالاً همه‌ی ما افرادی را دیده‌ایم که در عکس‌هایی که از یک زاویه خاص گرفته شده‌اند شبیه به یک فرد مشهور هستند، اما در زندگی واقعی این‌طور نیستند. این تشخیص اشتباه در رایانه‌ها هم وجود دارد؛ برای مثال، توله‌سگ‌های ساموید در برخی از تصاویر به‌راحتی با توله‌خرس‌های قطبی اشتباه گرفته می‌شوند.

پوشش همه‌ی این مواردی که ذکر شد به‌صورت دستی کاری تقریباً غیرممکن است و ازطریق مهندسی ویژگی نمی‌توان از آن‌ها جلوگیری کرد؛ به‌همین دلیل است که امروزه بینایی کامپیوتری تحت‌ سلطه شبکه‌های عصبی مصنوعی عمیق (Deep Artificial Neural Networks)‌ قرار دارد.

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks) که نوعی شبکه‌ی عصبی مصنوعی هستند در استخراج ویژگی‌های بصری بسیار کارآمد هستند و در صرفه‌جویی زمان کمک بسیار بزرگی می‌کنند؛ البته درست است که یادگیری عمیق به حجم زیادی داده نیاز دارد، اما این موضوع مشکل محسوب نمی‌شود؛ زیرا سالانه تقریباً ۶۵۷میلیارد عکس در اینترنت بارگذاری می‌شود!

اگر می‌خواهید دربارهٔ شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) بیشتر بدانید، مطلب شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) چیست؟ را مطالعه کنید.

کاربردهای بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

تفسیر تصاویر و فیلم‌های دیجیتالی در بسیاری از حوزه‌ها مفید است. بیایید برخی از موارد استفاده را با هم بررسی کنیم:

مدیریت شرکت (Factory Management)

تشخیص نقص در تولید با حداکثر دقت اهمیت زیادی دارد، اما کاری چالش‌برانگیز است؛ زیرا اغلب این کارها به نظارت‌های بسیار جزئی نیاز دارد. یک سیستم بینایی کامپیوتری از داده‌های بی‌درنگ (Real-time)‌ دوربین‌ها استفاده می‌کند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها اعمال می‌کند. از این طریق یافتن محصولات ناقص یا با کیفیت پایین راحت‌تر خواهد بود.

خرده‌فروشی (Retail)

آمازون (Amazon) اولین شرکتی بود که فروشگاهی را راه‌اندازی کرد که بدون هیچ صندوقدار یا دستگاه صندوقداری کار می‌کند. این فروشگاه Amazon Go نام دارد و مجهز به صدها دوربین بینایی کامپیوتری است. این دوربین‌ها محصولاتی را که مشتریان در سبد خرید خود قرار می‌دهند ردیابی می‌کنند؛ هم‌چنین اگر مشتری محصول را به قفسه بازگرداند و آن را از سبد خرید مجازی خود خارج کند، دوربین‌ها می‌توانند آن‌ها ردیابی کنند. ازطریق برنامه‌ی Amazon Go دیگر مشتریان به ایستادن در صف‌های طولانی فروشگاه نیازی ندارند؛ هم‌چنین این دوربین‌ها از سرقت محصولات فروشگاه جلوگیری می‌کنند.

سیستم‌های امنیتی (Security Systems)

تشخیص چهره (Face Recognition) در شرکت‌ها، مدارس، کارخانه‌ها و اساساً در هر جا که امنیت مهم است استفاده می‌شود. مدارس در ایالات متحده برای شناسایی مجرمان جنسی و دیگر مجرمان و کاهش تهدیدات احتمالی از فناوری تشخیص چهره استفاده می‌کنند؛ هم‌چنین چنین نرم‌افزاری می‌تواند سلاح‌ها را برای جلوگیری از اقدامات خشونت‌آمیز در مدارس تشخیص دهد. در همین حال، برخی از شرکت‌های هواپیمایی از شناسایی چهره برای شناسایی مسافر و ورود به سیستم، صرفه‌جویی در وقت و کاهش هزینه‌ی چک‌کردن بلیت‌ها استفاده می‌کنند.

حفاظت از حیوانات (Animal Conservation)

بوم‌شناسان، با استفاده از بینایی کامپیوتری برای به‌دست‌آوردن اطلاعات درمورد حیات‌وحش، ازجمله ردیابی حرکات گونه‌های نادر، الگوهای رفتاری آن‌ها و غیره، بدون ایجاد مزاحمت برای حیوانات بهره می‌برند. بینایی کامپیوتری، کارایی و دقت بررسی تصاویر برای یافته‌های علمی را افزایش می‌دهد.

وسایل نقلیه‌ی خودران (Self-driving Vehicles)

با استفاده از سنسورها و دوربین‌ها، اتومبیل‌ها یاد گرفته‌اند که سپر اتومبیل‌ها، درختان، تیرهای چراغ برق و وسایل نقلیه پارک‌شده در اطراف خود را تشخیص دهند. بینایی کامپیوتری آن‌ها را قادر می‌کند بدون نظارت انسان، آزادانه در محیط حرکت کنند.

کاربردهای بینایی کامپیوتر در حوزه ورزش

بینایی کامپیوتربا فعال کردن تجزیه و تحلیل پیشرفته، بهبود ردیابی عملکرد و بهبود تجربه کلی طرفداران، کمک‌های قابل توجهی به دنیای ورزش کرده است. در این بخش چند کاربرد کلیدی بینایی کامپیوتر در ورزش را معرفی می‌کنیم.

تجزیه و تحلیل عملکرد بازیکن و تیم: الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند فیلم‌های ویدئویی را برای ردیابی حرکات بازیکن تجزیه و تحلیل کنند، داده‌های مربوط به معیارهای عملکرد مانند سرعت، مسافت طی شده و تعاملات بازیکن را جمع‌آوری کنند. این اطلاعات برای مربیان و تحلیلگران در ارزیابی عملکرد بازیکنان و تیم، توسعه استراتژی‌ها و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده بسیار ارزشمند است.

پخش و تفسیر ورزش: بینایی کامپیوتری تجربه تماشا را برای طرفداران ورزش بهبود می‌دهد. می‌تواند به‌طور خودکار بازیکنان را ردیابی کند، رویدادهای کلیدی (مانند گل‌ها یا تاچ‌دان‌ها) را شناسایی کند و گرافیک‌ها، بازپخش‌ها و تجسم‌هایی را در زمان واقعی تولید کند که درک جامعی از بازی ارائه می‌دهد. فن‌آوری‌های واقعیت مجازی و واقعیت افزوده که توسط بینایی کامپیوتری طراحی شده‌اند نیز می‌توانند تجربیات همه‌جانبه‌ای را برای طرفداران ارائه دهند.

کمک داور: بینایی کامپیوتری می تواند به داوران در تصمیم‌گیری دقیق کمک کند. به عنوان مثال، فناوری goal-line در فوتبال از دید کامپیوتری برای تعیین اینکه آیا توپ از خط دروازه عبور کرده است استفاده می‌کند و به داوران کمک می‌کند تا با دقت بالایی تصمیم‌گیری کنند. به طور مشابه، سیستم‌های کمک داور ویدیویی (VAR) از دید کامپیوتری برای بررسی و تجزیه و تحلیل حوادث مهم در طول مسابقه استفاده می‌کنند.

پیشگیری از آسیب و تجزیه و تحلیل بیومکانیکی: سیستم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند حرکات ورزشکاران را زیر نظر بگیرند و خطرات احتمالی آسیب یا تکنیک‌های نامناسب را تشخیص دهند. با تجزیه و تحلیل بیومکانیکی، الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را در اختیار مربیان و کادر پزشکی قرار دهند و به آن‌ها در طراحی برنامه‌های آموزشی شخصی و جلوگیری از آسیب‌ها کمک کنند.

تعامل با مخاطب و تجربه طرفداران: دید کامپیوتری می تواند تجربه طرفداران را از طریق برنامه‌های کاربردی مختلف افزایش دهد. به عنوان مثال، تجربه‌های واقعیت افزوده تعاملی، طرفداران را قادر می‌سازد تا آمار، اطلاعات بازیکن و اشیاء مجازی را روی پخش زنده قرار دهند. علاوه بر این، برنامه‌های تلفن همراه مبتنی بر بینایی رایانه می‌توانند به طرفداران اجازه دهند با بازیکنان تعامل داشته باشند، در مسابقات مجازی شرکت کنند یا به محتوای شخصی‌شده دسترسی داشته باشند.

ردیابی ورزشکاران و نظارت بر عملکرد: سیستم‌های بینایی رایانه‌ای می‌توانند ورزشکاران را در زمان واقعی ردیابی کنند و داده‌های مربوط به موقعیت، سرعت و الگوهای حرکتی آن‌ها را ضبط کنند. این اطلاعات را می‌توان برای تجزیه و تحلیل عملکرد، بهینه‌سازی آموزش و حتی ایجاد آواتار مجازی برای شبیه‌سازی بازی‌های ویدیویی استفاده کرد.

طراحی و آزمایش تجهیزات ورزشی: بینایی کامپیوتری به طراحی و آزمایش تجهیزات ورزشی کمک می‌کند. به عنوان مثال، می‌تواند آیرودینامیک تجهیزات ورزشی مانند دوچرخه، کلاه ایمنی یا چوب گلف را برای بهبود عملکرد و ایمنی تجزیه و تحلیل کند.

کاربردهای بینایی کامپیوتر در حوزه کشاورزی

بینایی کامپیوتری به عنوان یک ابزار قدرتمند در صنعت کشاورزی ظهور کرده است و جنبه‌های مختلف کشاورزی را متحول کرده و بهره‌وری را افزایش می‌دهد. کشاورزان با بهره‌گیری از قابلیت‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند مدیریت محصول را بهینه کنند، سلامت گیاه را پایش کنند و فرآیندهای کشاورزی را ساده کنند. در این بخش چند کاربرد کلیدی بینایی کامپیوتر در کشاورزی را معرفی کرده‌ایم.

نظارت بر محصول و تخمین عملکرد: الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند تصاویر هوایی یا تصاویر زمینی را برای نظارت بر رشد محصول، تخمین بازده و شناسایی مشکلات احتمالی تجزیه و تحلیل کنند. این امر، کشاورزان را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد برنامه‌های آبیاری، کوددهی و برداشت بگیرند.

تشخیص بیماری و آفات: سیستم‌های بینایی رایانه‌ای می‌توانند علائم اولیه بیماری‌های گیاهی، کمبود مواد مغذی یا هجوم آفات را با تجزیه و تحلیل تصاویر برگ‌ها، میوه‌ها یا کل محصولات شناسایی کنند. این تشخیص زودهنگام به کشاورزان کمک می‌کند تا اقدامات سریع، کاهش تلفات محصول و نیاز به استفاده بیش از حد از آفت‌کش‌ها را انجام دهند.

شناسایی و مدیریت علف‌های هرز: الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند بین محصولات زراعی و علف‌های هرز تمایز قائل شوند و کنترل هدفمند علف‌های هرز را امکان‌پذیر می‌سازند. با شناسایی گونه‌های علف‌های هرز و مکان‌های آن‌ها، کشاورزان می‌توانند سمپاشی دقیق یا تکنیک‌های وجین مکانیکی، کاهش مصرف علف‌کش و به حداقل رساندن خسارت به محصول را اجرا کنند.

فنوتیپ و اصلاح گیاه: بینایی کامپیوتری به فنوتیپ کردن گیاه کمک می‌کند، که شامل اندازه‌گیری و تجزیه و تحلیل صفات گیاهی مانند سطح برگ، سرعت رشد یا پاسخ به استرس است. این داده‌ها به برنامه‌های اصلاحی محصول کمک می‌کند و به پرورش‌دهندگان کمک می‌کند تا گیاهانی را با ویژگی‌های مورد نظر برای بهبود عملکرد، انعطاف‌پذیری یا ارزش غذایی انتخاب کنند.

آبیاری و مدیریت آب: سیستم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند سطوح رطوبت خاک و تنش آبی گیاه را از طریق تجزیه و تحلیل تصویر ارزیابی کنند. این اطلاعات کشاورزان را در بهینه‌سازی برنامه‌های آبیاری، حفظ منابع آب و جلوگیری از آبیاری بیش از حد یا تنش خشکی راهنمایی می‌کند.

برداشت و مرتب‌سازی: بینایی کامپیوتری برداشت خودکار را با شناسایی میوه‌ها یا سبزیجات رسیده و هدایت سیستم‌های برداشت رباتیک امکان‌پذیر می‌کند. همچنین می‌تواند به مرتب‌سازی و درجه‌بندی محصولات بر اساس ویژگی‌های کیفی مانند اندازه، رنگ یا نقص‌ها وساده‌سازی فرآیندهای پس از برداشت کمک کند.

نظارت بر دام: بینایی کامپیوتری می‌تواند سلامت و رفتار دام را با تجزیه و تحلیل فیدهای ویدئویی کنترل کند. این می‌تواند علائم پریشانی را تشخیص دهد، الگوهای تغذیه را کنترل کند یا حیوانات را به شکل انفرادی برای اهداف ردیابی و مدیریت شناسایی کند.

مدیریت هوشمند گلخانه: سیستم‌های بینایی کامپیوتری در گلخانه‌ها شرایط محیطی و پارامترهای سلامت گیاه را بررسی می‌کنند. آن‌ها می‌توانند سطوح تهویه، دما و رطوبت را بر اساس تجزیه و تحلیل زمان واقعی، بهینه‌سازی رشد گیاه و استفاده از منابع کنترل کنند.

رباتیک کشاورزی: ​​بینایی کامپیوتری سیستم‌های رباتیک را قادر می‌سازد تا کارهایی مانند کاشت دقیق، سمپاشی انتخابی یا جستجوی مستقل محصولات را انجام دهند. ربات‌های مجهز به دوربین و الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند در مزارع پیمایش کنند، گیاهان را شناسایی کنند و اقدامات هدفمند را با دقت انجام دهند.

کاربردهای بینایی کامپیوتر در حوزه رباتیک

بینایی کامپیوتر نقشی حیاتی در زمینه رباتیک ایفا می‌کند و ربات‌ها را قادر می‌سازد تا دنیای اطراف خود را درک کنند. با استفاده از داده‌های بصری از دوربین‌ها و سایر حسگرها، الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری ربات‌ها را قادر می سازد تا طیف وسیعی از وظایف را انجام دهند. در ادامه چند کاربرد کلیدی بینایی کامپیوتر در رباتیک را معرفی می‌کنیم.

تشخیص اشیاء: بینایی کامپیوتری به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا اشیاء را در محیط خود شناسایی و مکان‌یابی کنند. این قابلیت برای کارهایی مانند گرفتن اشیاء، مرتب کردن اقلام یا پیمایش در محیط‌های به هم ریخته بسیار مهم است.

ناوبری خودمختار: بینایی کامپیوتری ربات‌ها را قادر می‌سازد تا با تفسیر اطلاعات بصری از محیط اطراف خود به‌طور مستقل حرکت کنند. آن‌ها می‌توانند موانع را شناسایی کنند، نشانه‌ها را تشخیص دهند و محیط خود را برای حرکت کارآمد و ایمن نقشه‌برداری کنند.

ژست و تعامل انسانی: بینایی کامپیوتری به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا ژست‌ها و حرکات انسان را درک کنند و به آن‌ها پاسخ دهند. این کار تعامل انسان و ربات را تسهیل می‌کند و ربات‌ها را قادر می‌سازد تا دستورات را تفسیر کنند، با انسان‌ها همکاری کنند و وظایف را در محیط‌های مشارکتی انجام دهند.

سرویس‌دهی بصری: بینایی کامپیوتری به سرویس‌دهی بصری کمک می‌کند، جایی که ربات‌ها از بازخورد بصری برای کنترل حرکات خود استفاده می‌کنند. با ردیابی ویژگی‌های بصری یا اشیاء، ربات‌ها می‌توانند کارهای دستکاری دقیقی مانند گرفتن یا مونتاژ را با دقت بهتر انجام دهند.

درک صحنه: الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری ربات‌ها را قادر می‌سازد صحنه‌های پیچیده را درک کرده و اطلاعات مربوطه را استخراج کنند. این کار شامل وظایفی مانند بخش‌بندی صحنه، ردیابی اشیا، و تشخیص عملکرد است که برای درک و تصمیم‌گیری ربات بسیار مهم هستند.

بازرسی و کنترل کیفیت: ربات‌های مجهز به بینایی کامپیوتری می‌توانند اشیاء یا محصولات را از نظر نقص بازرسی و تجزیه و تحلیل کنند و از کنترل کیفیت در فرآیندهای تولید اطمینان حاصل کنند. آن‌ها می‌توانند عیوب را تشخیص دهند، ابعاد را اندازه‌گیری کنند و پایبندی به مشخصات را تأیید کنند.

تشخیص و مرتب‌سازی اشیاء: بینایی کامپیوتری به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا اشیاء را شناسایی و طبقه‌بندی کنند و کارهایی مانند برداشت و مرتب‌سازی خودکار در انبارها یا تأسیسات تولیدی را ممکن می‌سازد. این کار کارایی و بهره وری را در فرآیندهای لجستیک و تولید بهبود می بخشد.

نظارت و امنیت: بینایی کامپیوتری ربات‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌های بصری را برای اهداف نظارتی و امنیتی بررسی و تجزیه و تحلیل کنند. آن‌ها می‌توانند ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند، افراد یا اشیاء مورد نظر را شناسایی کنند و در موقعیت‌های بحرانی هشدارهای بلادرنگ ارائه دهند.

کاربردهای بینایی کامپیوتر در حوزه پزشکی

بینایی کامپیوتر، کاربردهای متعددی در حوزه پزشکی پیدا کرده است و روشی را که متخصصان پزشکی در تشخیص، درمان و نظارت بر بیماران استفاده می‌کنند، متحول کرده است. در این‌جا برخی از کاربردهای کلیدی بینایی کامپیوتر در حوزه مراقبت‌های بهداشتی را باهم بررسی می‌کنیم.

تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی: الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن، MRI و ماموگرافی را برای کمک به تشخیص تجزیه و تحلیل کنند. آن‌ها می‌توانند ناهنجاری‌ها را تشخیص دهند، به تشخیص زودهنگام بیماری‌هایی مانند سرطان کمک کنند و اندازه‌گیری‌های کمی را برای ارزیابی دقیق ارائه دهند.

راهنمای جراحی: سیستم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند با ارائه بازخورد و راهنمایی بصری در لحظه به جراحان در طول عمل کمک کنند. آن‌ها می‌توانند تصاویر واقعیت افزوده (AR) را در زمینه جراحی پوشش دهند، بافت‌ها و ساختارهای مهم را برجسته کنند یا اقدامات جراح را هدایت کنند، که منجر به افزایش دقت عمل می‌شود.

تشخیص و غربالگری بیماری: بینایی کامپیوتری می‌تواند فرآیندهای تشخیص و غربالگری بیماری را خودکار کند. این کار می‌تواند تصاویر یا فیلم‌های پزشکی را برای شناسایی بیماری‌هایی مانند رتینوپاتی دیابتی، سرطان پوست یا بیماری‌های ریه تجزیه و تحلیل کند. این امر امکان تشخیص زودهنگام، تشخیص سریع تر و کاهش بار بر روی متخصصان مراقبت‌های بهداشتی را فراهم می‌کند.

مانیتورینگ بیمار از راه دور: تکنیک‌های بینایی کامپیوتری امکان نظارت از راه دور وضعیت بیماران را با استفاده از دوربین‌ها یا حسگرها فراهم می‌کنند. آن‌ها می‌توانند علائم حیاتی را ردیابی کنند، حرکات را زیر نظر بگیرند و هرگونه تغییر را تشخیص دهند، و به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی این امکان را می‌دهند تا بیماران را از راه دور ارزیابی کنند و مداخلات به موقع، به‌ویژه برای افراد مسن یا مبتلایان به بیماری‌های مزمن ارائه کنند.

تجزیه و تحلیل رفتاری: الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند حالات چهره، حرکات بدن و ژست‌ها را برای ارزیابی حالات عاطفی، سطح درد یا اختلالات شناختی بیماران تجزیه و تحلیل کنند. این اطلاعات می‌تواند به تشخیص سلامت روان، مدیریت درد و نظارت بر بیماران مبتلا به اختلالات عصبی کمک کند.

پوشیدنی‌های نظارت بر سلامت: بینایی رایانه‌ای می‌تواند قابلیت‌های دستگاه‌های پوشیدنی را افزایش دهد. به عنوان مثال، ساعت‌های هوشمند با دوربین‌های داخلی می‌توانند علائم حیاتی را کنترل کنند، سطح اکسیژن خون را اندازه‌گیری کنند یا با تجزیه و تحلیل تصاویر یا ویدیو، شرایط پوست را تشخیص دهند.

کشف و توسعه دارو: تکنیک‌های بینایی رایانه‌ای می‌توانند فرآیند کشف دارو را با تجزیه و تحلیل مقادیر وسیعی از داده‌ها، از جمله ساختارهای مولکولی، برای پیش‌بینی تداخلات دارو-هدف یا شناسایی گزینه‌های مناسب دارویی تسریع بخشند. این می‌تواند منجر به تولید داروی کارآمدتر و هدفمندتر شود.

خلاصه‌ی مطالب درباره‌ی بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

بینایی کامپیوتری حوزه‌ای نوآورانه است که از آخرین فناوری‌های یادگیری ماشین برای ساخت سیستم‌های نرم‌افزاری استفاده می‌کند تا به انسان در زمینه‌های مختلف کمک ‌کند. از خرده‌فروشی گرفته تا حفاظت از حیات‌وحش، این الگوریتم‌های هوشمند مسائل طبقه‌بندی تصاویر و تشخیص الگو را به‌راحتی در حد دقت انسانی حل می‌کنند و حتی گاهی بهتر از انسان این کار را انجام می‌دهند.