تشخیص اشیاء در پردازش تصویر یا Object Detection، یک تکنیک بینایی ماشین است که شامل شناسایی و بومی‌سازی اشیاء درون یک تصویر یا ویدیو می‌باشد. این تکنیک به گونه‌ای طراحی شده است که بتواند اشیاء خاص را در یک تصویر شناسایی کرده و حضور و مکان آن‌ها را به درستی تشخیص دهد.

کاربردهای تشخیص اشیاء در پردازش تصویر

تشخیص اشیاء در پردازش تصویر کاربردهای متنوعی دارد، از جمله:

• صنعت خودرو: استفاده در خودروهای خودران برای شناسایی عابران پیاده، وسایل نقلیه دیگر، علائم راهنمایی و رانندگی.
• سیستم‌های نظارتی: در دوربین‌های نظارتی برای شناسایی و ردیابی افراد مشکوک یا وقایع غیرعادی.
• روباتیک: در ربات‌ها برای شناسایی و تعامل با اشیاء موجود در محیط.
• موتورهای جستجو: برای جستجوی تصویری و شناسایی محتواهای تصویری.

الگوریتم‌های مورد استفاده

تشخیص اشیاء در پردازش تصویر اغلب از طریق الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (Convolutional Neural Networks – CNNs) انجام می‌شود. این الگوریتم‌ها قادر به یادگیری ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده در تصاویر هستند و بر روی مجموعه داده‌های بزرگی از تصاویر حاشیه‌نویسی‌شده آموزش داده می‌شوند. این آموزش‌ها آن‌ها را قادر می‌سازد تا اشیاء را با دقت بالا تشخیص داده و مکان‌یابی کنند. پس از آموزش، این مدل‌ها می‌توانند اشیاء را در تصاویر و ویدیوهای جدید در زمان واقعی تشخیص دهند.

هدف از تشخیص اشیاء در پردازش تصویر

هدف اصلی در تشخیص اشیاء، یافتن یک شیء در تصویر و تعیین مختصات پیکسلی آن در عکس است. در برخی موارد، این مختصات پیکسلی ممکن است نیاز به تبدیل به مختصات واقعی داشته باشند که از طریق فرآیند کالیبراسیون انجام می‌شود.

مراحل تشخیص اشیاء در پردازش تصویر

تشخیص اشیاء در پردازش تصویر شامل دو مرحله اصلی است: ساخت مدل و پیدا کردن مدل.

1. ساخت مدل برای تشخیص اشیاء

ساخت یک مدل برای تشخیص اشیاء شامل مراحل زیر است:

• جمع‌آوری داده‌ها: اولین گام، جمع‌آوری مجموعه داده‌ای از تصاویر است که شامل اشیائی است که می‌خواهید تشخیص دهید. این مجموعه داده باید به اندازه کافی بزرگ و متنوع باشد تا تغییرات ظاهری اشیاء را به خوبی نمایش دهد.

• پیش‌پردازش داده‌ها: این مرحله شامل تکنیک‌هایی مانند تغییر اندازه تصاویر، تبدیل به مقیاس خاکستری و اعمال تغییرات مختلف مانند چرخش، ورق زدن و مقیاس‌بندی است.

• طراحی معماری مدل: طراحی معماری مدلی که بتواند اشیاء موجود در تصاویر را تشخیص دهد.

• آموزش مدل: بعد از طراحی معماری مدل، گام بعدی آموزش مدل با استفاده از مجموعه داده‌های از پیش پردازش شده است. در طول آموزش، مدل یاد می‌گیرد که اشیاء را با تنظیم وزن خود برای به حداقل رساندن تفاوت بین خروجی پیش‌بینی‌شده و خروجی واقعی تشخیص دهد.

• ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، مرحله نهایی ارزیابی عملکرد آن بر روی مجموعه داده‌های آزمایشی است. این مرحله می‌تواند شامل محاسبه معیارهایی مانند دقت، یادآوری و امتیاز F1 برای تشخیص اشیاء باشد.

2. پیدا کردن مدل

پس از ساخت مدل، مرحله بعدی پیدا کردن مدل در تصاویر جدید است. این فرآیند شامل استفاده از مدل آموزش‌دیده برای اسکن و تحلیل تصاویر جدید و تعیین موقعیت اشیاء موجود در آن‌ها می‌باشد.

نتیجه‌گیری

تشخیص اشیاء در پردازش تصویر یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های بینایی ماشین است که کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارد. از طریق استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و داده‌های بزرگ، این تکنیک قادر به تشخیص و بومی‌سازی اشیاء با دقت و سرعت بالا است، که منجر به بهبود کارایی و افزایش دقت در سیستم‌های مختلف می‌شود.