ردیابی اشیاء در ویدئو با یادگیری عمیق

بینایی ماشین با ترکیب روشهای مربوط به پردازش تصویر و ابزارهای یادگیری ماشینی، رایانه را قادر به درک هوشمند معنا و محتوای تصاویر می کند. ردیابی شیء یک عمل اساسی برای بسیاری از کاربردهای سطح بالای بینایی ماشین مانند بازشناسی براساس حرکت، نظارت خودکار، نمایه گذاری فایل  های ویدئویی، ارتباطات متقابل انسان و رایانه، نطارت ترافیکی و هدایت وسایل نقلیه است که امروزه در بالاترین سطح توجه خود قرار دارد. در این مطلب ابتدا تعریفی از ردیابی شیء ارائه می شود سپس کاربردهای ردیابی شیء در زمینه های مختلف بیان می شود. در ساده ترین شکل، ردیابی می تواند به عنوان مسئله تخمین مسیر حرکت یک شیء وقتی که شیء در صحنه حرکت می کند تعریف شود به بیان دیگر می خواهیم بدانیم شیء در هر زمان در کجای تصویر قرار دارد.ردیاب همچنین می تواند ناحیه ای در تصویر که توسط شیء در هر زمان اِشغال می شود را بیابد، در این صورت از خروجی سیستم تشخیص و ردیابی که همان اشیاء مورد ردیابی می باشد، می توان در پردازش های مرتبه بالاتر مانند تعبیر و تفسیر حرکت، تشخیص نوع رفتار و نظایر آن استفاده نمود. در ردیابی، شیء مورد نظر می تواند هر چیزی که مورد علاقه برای تحلیل های بیشتر است در نظر گرفته شود. برای مثال قایق ها در دریا، ماهی ها در آکواریوم، وسائل نقلیه در جاده، هواپیما در هوا،  افراد در حال راه رفتن در پیاده رو و خیابان، یک غده ی سرطانی در بدن یا حبابی درون آب، همه اینها یک مجموعه از  اشیاء هستند که می توانند در یک حوزه خاص موضوع ردیابی باشند.

ردیابی شیء یک مرحله مقدماتی برای بسیاری از کاربردهای سطح بالای بینایی ماشین است و با گسترش کاربردهای بینایی ماشین در زندگی روزانه انسان هر روز بر اهمیت آن افزوده می شود. در ادامه چند کاربرد مهم ردیابی شیء معرفی شده است.

•   بازشناسایی براساس حرکت
•  نظارت خودکار
• نمایه گذاری فایلهای ویدئویی
•  ارتباطاعات متقابل انسان و رایانه
•  نظارت ترافیکی
•  هدایت وسایل نقلیه

یادگیری عمیق یکی از مباحث داغ این روزها در حوزه علم داده است که برای بینایی ماشین نیز استفاده می‌شود. مجموعه داده‌های بزرگ به همراه توان بازنمایی شبکه‌های عصبی کانولوشن عمیق (CNN) باعث شده که یادگیری عمیق بتواند مدل‌های بسیار دقیق و قدرتمندی بسازد. با این وجود، همچنان یک چالش هنوز حل نشده مانده است و آن چگونگی طراحی مدل است. در حوزه‌ای به وسعت و پیچیدگی بینایی ماشین، یافتن یک راه‌حل شاید همواره آسان نباشد. بسیاری وظایف استاندارد در بینایی ماشین مانند طبقه‌بندی، تشخیص، قطعه‌بندی و همچنین عمل بازشناسی همچنان نیازمند بررسی‌های خاص هستند. با این که شبکه‌های موجود که برای اجرای این وظایف استفاده می‌شوند، الگوهای رایجی را به نمایش می‌گذارند اما همچنان نیازمند طی مراحل طراحی‌های منحصر به فرد برای خود هستند. ردیابی شیء در تصاویر و ویدئو یکی از زمینه‌های تحقیقاتی مهم در حوزه‌ی بینایی کامپیوتر است. منظور از ردیابی شیء، ردیابی 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 ردیابی 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 اشاره کرد. الگوریتم Deep Learning یا یادگیری عمیق می‌تواند دقت ردیابی 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.  به همین دلیل است که موتورهای ردیابی شی بیشتر از قبل در حال بکارگیری یادگیری عمیق برای بهبود دقت سیستم ها هستند.

هدف از این دوره آموزشی ردیابی اشیا در ویدئو با یادگیری عمیق و یادگیری ماشین است. سیستم ردیابی شی، سیستمی است که بر اساس تکنولوژی هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) قادر به ردیابی افراد و اشیا با دقت بالا می‌باشد. در این دوره ردیابی اشیا 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 ردیابی شی مورد نظر را انجام می­دهد.هدف از این دوره عملی ردیابی اشیا در تصویر و ویدئو با یادگیری عمیق در پایتون می باشد. در این دوره با فیلم آموزشی کامل روند ردیابی اشیا در تصویر و ویدئو انجام می شود و مجموعه های داده ای معرفی می شوند و عملیات تست شبکه انجام می شود. خروجی های حاصل از ردیابی اشیا در  ویدئو روی هر یک از شبکه ها نشان داده می شود. این آموزش به زبانی ساده و روان و کاربردی آماده شده است که خواننده می تواند در مدت زمان کوتاهی مفاهیم اصلی را درک کرده و بتواند کارهای علمی پژوهشی یا کاربردی خوبی را بر پایه این آموزش ها انجام داد. در بخش اول تئوری کامل ردیابی اشیا همراه الگوریتم های مختلف بحث و بررسی می شود و تمامی آنجه برای ردیابی لازم دارید به شما آموزش داده می شود. در بخش دوم آموزش پیاده سازی کامل ردیابی در ویدیو با پایتون را یاد خواهید گرفت. جزئیات این دوره آموزشی در زیر لیست شده است. بدون شک بهترین دوره ردیابی در ویدئو با زبان فارسی می باشد که با زبان 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.