تشخیص خودرو در تصویر با هوش مصنوعی

کار اصلی یک سیستم تشخیص، شناسایی انواع اشیا موجود در یک تصویر می‌باشد. این سیستم در موارد مختلف صنعتی، پزشکی، نظامی، سیستم های امنیتی و.. کاربرد دارد.تشخیص شی به شناسایی انواع اشیا موجود در یک تصویر گفته می‌شود. کمک به رانندگان در تشخیص اشیا به منظور جلوگیری از برخورد با آن‌ها، کمک به نابینایان در شناسایی اشیا اطراف‌شان، تشخیص هویت افراد و… از کاربردهای سیستم تشخیص می‌باشد.طراحی سیستم‌های تشخیص اشیا مبتنی بر الگوریتم‌های بینایی ماشین، به طوریکه بتواند در مقابل تغییرات گوناگونی در تصویر نظیر چرخش، انتقال و مقیاس، مقاوم و کارا باشد؛ مسئله بسیار مهمی است که کاربردهای فراوانی دارد. این مسئله به شاخه‌های متعددی تقسیم شده و راه‌های گوناگونی برای آن ارائه شده است؛ که هر کدام دارای مزایا و معایبی می‌باشند که اجازه استفاده از آن‌ها در تمام کاربردها را نمی‌دهد و باید روش مناسب با توجه به کاربرد خاص مورد نظر انتخاب شود. کاربرد این الگوریتم‌ها در مسائل نظامی به پیشرفت آن کمک شایانی کرده است.یکی از مراحل پیش پردازش تقطیع تصویر می باشد.که تصویر به نواحی جداگانه تقسیم می شود. تقطیع مبتنی بر اسکلت شی، لبه های تصویر، رنگ پیکسل ها، بافت نواحی ، الگوی نواحی و ارتباط پیکسل های همسایگی می باشد. برای شناسایی ،تشخیص و تفسیر هر یک از نواحی متقطع باید ویژگی های از آن استخراج شود. ویژگی که تحت تبدیلات معینی همواره بین گروه داخلی اشیا ثابت و با گروه های خارجی متفاوت باشد.

چالش های پیش رو :
• اشیا زیادی وجود دارند.
• زمینه: زمینه‌های متفاوت باعث دقت کم بشود. ( پشت صحنه‌های پیچیده، تشخیص را سخت می‌کنند.)
• زاویه: این‌که دروبین از کدام زاویه عکس گرفته، فاکتور خیلی مهمی برای سختی تشخیص است.
• وضعیت: وضعت شی تاثیر خیلی مهم دارد.
• شرایط عکاسی: فاکتور‌های مختلف محیطی نظیر: شرایط نوری و مشخصات دوربین عکاسی از جمله لنز‌ می‌توانند تاثیر زیادی داشته باشند.
مسئله تشخیص اشیا در تصویر، هرچند موضوع قدیمی‌ای است و تلاش‌های زیادی برای پیشرفت آن صورت گرفته است؛ اما همچنان مسئله‌ای پیچیده و زمینه‌ای فعال برای بسیاری از پژوهشگران است. چرا که با وجود پیشرفت‌های زیاد هنوز روش‌های موجود دقت و سرعت کافی جهت استفاده در بسیاری از کاربردهای پیچیده‌ی واقعی را ندارند. و هنوز راه درازی تا شبیه‌سازی دقیق سیستمی مانند سیستم ادراک انسان که قادر باشد اَشکال و در حالت کلی الگوها را با وجود همه‌ی موانعی که ممکن است وجود داشته باشد؛ تشخیص دهد، باقی است.

تشخیص شیء در تصاویر یکی از زمینه‌های تحقیقاتی مهم در حوزه‌ی بینایی کامپیوتر است. منظور از تشخیص شیء، تشخیص اشیای متعلق به یک رده‌ی خاص (مانند بطری، انسان یا هواپیما) در تصویر می باشد. هدف طراحی سیستمی است که قادر باشد با دریافت نمونه‌های آموزشی (ویا مدلی) از یک رده شیء، اشیای متعلق به آن رده‌ را در تصاویر جدید تشخیص دهد. از مهمترین مزایایی که الگوریتم‌های یادگیری عمیق به ارمغان می‌آورند می‌توان به دقت تشخیص قابل‌قیاس و حتی بهتر از انسان، قابلیت ضد مداخله و قابلیت تشخیص، استخراج و کلاس‌بندی هزاران مشخصه از چهره افراد اشاره کرد. با بهره‌گیری از تکنولوژی یادگیری عمیق (Deep Learning)، میانگین دقت تشخیص شی در دوربین های مدار بسته به‌طور چشم‌گیری تا 38% افزایش پیدا می‌کند. ما در راستای بهبود و به‌کارگیری بیشتر هوش مصنوعی در محصولات خود، تیمی اختصاصی برای توسعه الگوریتم‌ها گمارده و از قوی‌ترین پردازشگرهای گرافیکی بهره می‌بریم.”الگوریتم هوش مصنوعی اساساً برای تکامل تشخیص شی و بهبود این پروسه به‌کار می‌رود. الگوریتم Deep Learning یا یادگیری عمیق می‌تواند دقت تشخیص شی را بهبود دهد. این موضوع باعث کارایی بیشتر سیستم امنیتی و نظارت تصویری محیط از جمله کیفیت تصویر واضح و عریض می‌شود. یادگیری عمیق به شما کمک میکند تا عمل استخراج ویژگی ها را با کمترین/بدون تداخل دست، خود کامپیوتر انجام دهد. حال استخراج ویژگی ها به چه معناست؟ استخراج ویژگی فرایندی است که در آن با انجام عملیاتی بر روی داده‌ها، ویژگی‌های بارز و تعیین‌کنندهٔ آن مشخص می‌شود. هدف استخراج ویژگی این است که داده‌های خام به شکل قابل استفاده‌تری برای پردازش‌های آماری بعدی درآیند. هر چه تعداد ویژگی های استخراج شده که شامل ویژگی های دشوار برای توصیف اند بیشتر باشد، فرآیند تشخیص دقیقتر میشود. به همین دلیل است که موتورهای تشخیص چهره بیشتر از قبل در حال بکارگیری یادگیری عمیق برای بهبود دقت سیستم ها هستند.

هدف از این دوره آموزشی تشخیص و شناسایی شی در تصویر با یادگیری عمیق است. این دوره توانا در شناسایی و مکان یابی اشیا از یک عکس دیجیتالی می‌باشد. در این دوره تشخیص و شناسایی شی با استفاده از الگوریتم های شبکه عصبی و تکنیک های Deep Learning به سرعت عملیات یادگیری را انجام داده و پس از آن به راحتی و با سرعت بالا تشخیص شی مورد نظر را انجام می­ دهد. در این دوره عملی تشخیص شی در تصویر با یادگیری عمیق در پایتون انجام می شود که با فیلم آموزشی کامل روند تشخیص اشیا در تصویر تشریح و پیاده سازی می شود. مجموعه های داده ای معرفی می شوند و عملیات آموزش و تست شبکه انجام می شود. خروجی های حاصل از تشخیص شی در تصویر روی هر یک از شبکه ها نشان داده می شود. در این پروژه همچنین عملیات تست شبکه عمیق روی تصویر بخوبی انجام می شود. پروژه قابلیت آموزش روی داده های دلخواه خودتان را دارد و می توانید عملیات تشخیص شی مورد نظر خود را با آن انجام دهید. در این دوره ابتدا یک مرور کامل روی پایتون انجام می شود و در ادامه با دو کتابخانه مشهور keras و pytorch عملیات طبقه بندی انجام می شود. بدون شک یکی از بهترین دوره های عمیق برای تشخیص و شناسایی اشیا در تصویر می باشد که با زبان فارسی و ساده و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.