تشخیص اشیاء
تشخیص اشیاء
Object Detection یکی از شاخههای اصلی و پرچالش سیستمهای بینایی ماشین است. امروزه با استفاده از فناوری تشخیص اشیاء، کامپیوترها میبینند و حس میکنند. در این فناوری، هدف دستهبندی یا Classify کردن اشیاء موجود در تصویر در مجموعهای از کلاسهای از پیش تعریف شده (مانند: انسان، میز، صندلی و... ) و تعیین موقعیت مکانی و ردیابی آنها در تصویر است. الگوریتمهای تشخیص اشیاء از سیستمهای یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) برای به دست آوردن یک نتیجه بامعنا و مشابه درک انسانی استفاده میکنند.
تفاوت تکنولوژی تشخیص اشیاء (Object Detection) با شناسایی اشیاء (Object Recognition):
در مدلهای شناسایی اشیاء، تنها کلاس شیء مشخص میشود. اما در تشخیص اشیاء، علاوه بر کلاس شی، موقعیت مکانی هم توسط یک کادر تعیین میگردد. در واقع Object Detection اطلاعات کاملتری را در اختیارمان میگذارد.
API تشخیص اشیاء چیست؟
APIهای تشخیص اشیاء در واقع مدلهای آموزش دیده و یا پیش آموزش دیده (Pre-Trained) هستند که برای سهولت کار توسعهدهندگان فراهم شدهاند. این مدلها از تنوع بالایی برخوردارند و هر یک از آنها برای نیازی خاص برنامهریزی شدهاند. برای مثال: تشخیص چهره و یا تشخیص عابر پیاده، هر یک نیازمند مدل خاصی است که با استفاده از API مناسب میتوان دقیقتر و سریعتر به اهداف مورد نظر دست پیدا کرد.
APIهای تشخیص اشیاء چگونه کار میکنند؟
همانطور که پیش از این ذکر شد، در Object Detection از روشهای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین استفاده میشود. در رویکرد مبتنی بر Machine Learning، ابتدا ویژگیهای اشیاء با استفاده از روشهای خاص استخراج میشود. در مرحله بعد، اشیاء توسط یکی از روشهای یادگیری ماشین مثل ماشین بردار پشتیبان (Super Vector Machine)، در کلاسهای از پیش تعیین شده دستهبندی میشوند.
در مدلهای مبتنی بر Deep Learning، امکان تشخیص اشیاء نقطه به نقطه فراهم است. در این روش نیاز به تعریف صریح ویژگیهای مختلف نیست و از سیستمهایی مثل شبکههای عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network) استفاده میکنند.
APIهای تشخیص اشیاء، الگوریتمهایی از پیش آماده شده با استفاده از روشهای فوق هستند که هر یک بنا به نیازی خاص فراهم شدهاند. با ورود یک عکس و یا فیلم و فرمان تشخیص یک کلاس خاص در API تشخیص اشیاء، اطلاعات به سمت سرور منتقل میشود و سپس در خروجی، شیء مورد نظر توسط یک نام کلاس و کادری که موقعیت مکانی آن را نشان میدهد؛ مشخص میشود. توسعهدهندگان میتوانند جهت صرفهجویی بیشتر در منابع و هزینهها، از این رابطهای برنامهنویسی بهره ببرند.
کاربردهای APIهای تشخیص اشیاء
امروزه فناوری تشخیص اشیاء بیش از دیگر تکنولوژیهای کاربردی هوش مصنوعی ابعاد مختلف زندگی بشر را تحت تاثیر قرار داده است. سیستمهای تشخیص اشیاء زیرمجموعه بینایی ماشین (Machine Vision) و پردازش تصویر (Image Processing) هستند که در جهت خودکارسازی این حوزهها توسعه یافتهاند. از کاربردهای مهم این تکنولوژی میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
- - تشخیص ماهیت اشیاء به صورت بیومتریک
- - خودروهای خودران: تشخیص موانع و اشیاء و محیط اطراف خودرو
- - شمارش افراد: در تحلیل عملکرد فروشگاهها و مکانهای شلوغ
- - ردیابی اشیاء: فرایند ردیابی اشیاء متحرک در ویدئو
- - استخراج شی از تصویر یا ویدئو
- - شناسایی فعالیت ناهنجار
- - رباتیک
- - شناسایی و تشخیص پلاک
چرا استفاده از APIهای تشخیص اشیاء ضروری است؟
توسعه مدلهای هوش مصنوعی در زمینه تشخیص اشیاء گوناگون به دانش تخصصی نیاز دارد. از طرفی مدلهای تشخیص اشیاء نیز به دادههای آموزشی بسیار زیاد و زمان و قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند. بدیهی است فراهم کردن همه این زیرساختها، دادهها و تعریف ویژگیها، شرایط توسعه سرویسهای هوشمند را برای توسعهدهندگان دشوار میکند.
برای صرفهجویی در زمان و هزینهها به راحتی میتوان از APIهای کاربردی که برنامهنویسان توسعه دادهاند؛ استفاده کرد. برای این کار تنها کافی است API مد نظر خود را از دستهبندیها انتخاب کرده و در برنامه ادغام نمایید تا در سریعترین زمان به بهترین نتیجه دست پیدا کنید.
از APIهای تشخیص اشیاء چه انتظاراتی میتوان داشت؟
هدف نهایی سیستمهای بینایی کامپیوتر خودکارسازی وظایف انسان برای ماشین است. APIهای تشخیص اشیاء به این فرآیند سرعت بخشیدهاند. تنوع بالایی از این APIها در دسترس است که هر یک برای هدف خاصی مورد استفاده قرار میگیرند. شما به عنوان یک توسعه دهنده میبایست ابتدا API متناسب با حوزه تخصصی خود را با مراجعه به صفحه هر API و بررسی ویژگیهای آن پیدا کرده و سپس به صورت امن با برنامه خود ادغام کنید و با کمترین میزان کدنویسی، خروجی دلخواه خود را دریافت نمایید.
هم اکنون به صورت رایگان در API مارکت ثبت نام کنید تا بتوانید به راحتی از APIهای تشخیص اشیاء استفاده نمایید.