ما المقصود الرؤية الحاسوبية Computer Vision و ما أهم تطبيقاتها؟

هل تعلم كيف تعمل المركبات ذاتية القيادة؟ كيف لمركبة أن تقود نفسها في وسط الزحام دون أن تصطدم وكيف لها أن تعرف إذا ما كان هناك إشارة ضوئية يجب أن تتوقف عندها, ماذا لو كانت تقود بالقرب من ممر مشاة كيف لها أن تتوقف إذا أراد شخص أن يمر منه, يعود الفضل لتقنية تعتبر من أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي ألا وهي الرؤية الحاسوبية Computer Vision. بالطبع لا يقتصر استخدام الرؤية الحاسوبية على المركبات ذاتية القيادة بل تتوسع لتشمل مجالات كثيرة, لذلك سنتحدث في هذا المقال عن مفهومها وأهميتها في مجال الذكاء الاصطناعي وأهم التطبيقات المستخدمة فيها وغيرها من المعلومات القيمة. تابع معنا. 

مفهوم تقنية الرؤية الحاسوبية Computer Vision

الرؤية الحاسوبية Computer Vision تعتبر فرع من فروع الذكاء الاصطناعي, تمكن الآلات من فهم محتوى الصور والفيديو واستخراج المعلومات منها لتحليلها لاتخاذ إجراء معين, باختلاف مصادر الصور سواء تم إنشاؤها من هواتف ذكية أو كاميرات مرور أو أجهزة أخرى. لتتمكن من تحليل بيانات الصور والفيديو ومعالجتها فإنها تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.[1]

تستخدم الرؤية الحاسوبية في المجالات التي تتطلب تحديد الأشياء مثل التعرف على الوجوه بالإضافة الى التصنيف والمراقبة, كما يمتد استخدامها لتشمل مجالات الطاقة والصناعة ويتوقع أن تتطور لمجالات أكثر.

أهمية الرؤية الحاسوبية في عمل أجهزة الذكاء الاصطناعي

بتعبير مجازي, تعتبر الرؤية الحاسوبية بمثابة عيون لآلات الذكاء الاصطناعي تستطيع من خلالها تحديد المسافات بين الأجسام المختلفة, كما يمكنها قياس كم يبعد الجسم عنها وهل هو يتحرك أم في حالة سكون.[2]

دور الرؤية الحاسوبية في تحقيق كل هذه الخصائص يكون عن طريق تدريب الآلات والأجهزة الذكية على ذلك من خلال استخدام البيانات المختلفة والخوارزميات. 

كما أنها تعد نقلة نوعية في معالجة البيانات المرئية, إذ صارت العملية مؤتمتة بالكامل بعد أن كانت تتطلب التدخل البشري مما جعلها تستغرق وقتا طويلا و معرضة للخطأ.

لنأخذ لمحة من عن كيفية عملها في الماضي؛ في مجال التعرف على الوجوه كان يتطلب تطوير نظام لتحديد نقاط معينة في الوجه، مثل العيون والأنف والفم، ثم استخدام هذه الميزات لتمييز الأشخاص. هذا العمل كان يتطلب فهم عميق للتحليل البصري والبرمجة اليدوية.

تطويرها جعل عملية معالجة البيانات المستخرجة من الصور والفيديوهات أكثر دقة وجودة, بالإضافة الى دورها في تقليل التكاليف للشركات لأنها خالية من الأخطاء فلا يتكبدون عناء تصحيحها. 

كيف تعمل الرؤية الحاسوبية؟ 

تعتمد آلية عمل رؤية الحاسوب على نوعين أساسين من التقنيات وهما: التعلم العميق ونوع من الشبكات العصبية تسمى شبكة عصبية التفافية Convolutional neural networks كما أنها تحتاج الى كم هائل من البيانات والتحليل المتكرر لها حتى يستطيع النموذج التمييز بين الكائنات وبالتالي معرفة الصور.

تبدأ آلية العمل بتعريض النموذج لمجموعة كبيرة من البيانات ليقوم فيما بعد باستخدام خوارزميات التعلم العميق -التي تجعله يعلم نفسه بنفسه دون الحاجة لتدخل بشري- من التمييز بين الصور ومعرفة الاختلافات بينها بشكل ذاتي. [3]

توجه الشبكة العصبية الالتفافية و التعلم العميق نموذج الذكاء الاصطناعي الى فهم الصورة عن طريق تقسيمها الى مناطق صغيرة تسمى بكسلات حيث يتم إعطاء قيمة تصنيفية لكل بكسل في الصورة. تستخدم الشبكة العصبية القيمة التصنيفية في عملية تسمى الالتفاف Convolutions لتقدم توقعات حول ما تراه في الصورة, ثم تقوم بفحص دقة ما توقعته, يتم تكرار هذه العملية الى أن تصبح التوقعات صحيحة. عندها يمكن القول أن النموذج يستطيع التعرف على الصور بطريقة مشابهة للبشر. 

تقوم الشبكة العصبية الالتفافية أولا بالتعرف على الحواف والأشكال البسيطة في الصورة ثم تدريجيا ومع تكرار عملية التوقعات تبدأ بفهم محتويات الصورة الأكثر تعقيدا إلى أن تصل الى الفهم الكامل لمحتواها.  

على سبيل المثال، بدلا من تدريب النموذج على التعرف على قطة معينة من خلال عرض صورة واحدة لقطة، يتم تغذيته بآلاف صور القطط مع تغييرات في اللون والوضع والخلفية بحيث يتيح هذا النطاق المتنوع من البيانات للنموذج أن يعمل بشكل عام ويتعلم السمات التي تحدد القطة، مما يجعله أكثر قدرة على التعرف على القطط في صور جديدة وغير معروفة.

الشبكة العصبية المتكررة تستخدم لمعالجة سلسلة من الصور وفهم العلاقة بينها لذلك يتم الاستفادة منها لتحليل مقاطع الفيديو, أما الشبكة العصبية الالتفافية تستخدم لتحليل صورة واحدة. 

تطبيقات عملية على الرؤية الحاسوبية

أدخلت الرؤية الحاسوبية تقريبا في معظم المجالات كالمجال الصحي والمجال الصناعي ومجال النقل وحتى في مجال الرياضة, في هذا القسم سنذكر أبرز التطبيقات عليها: [4]

1. المجال الصناعي

• إدارة الجودة: أتاحت تطبيقات الكاميرا الذكية إمكانية الفحص البصري الآلي ومراقبة الجودة لعمليات الإنتاج في المصانع الذكية حيث تستخدم خوارزميات التعلم العميق للكشف عن الكائنات في الوقت الحقيقي Real-Time. تتفوق على الأنظمة التقليدية بقدرتها على  التوسع في مصانع متعددة دون الحاجة الى كاميرات خاصة وباهظة الثمن. 
• تطوير المهارات: يمكن من خلالها تحسين عمليات خط الإنتاج من خلال تحسين التفاعل بين الإنسان والآلات الصناعية, و وضع معايير وأفضل الممارسات للعمل وتقييم أداء العمال باستمرار للحصول على أفضل أداء وبالتالي زيادة الكفاءة والإنتاجية. 

1. المجال الصحي

• الكشف عن السرطان: تستخدم أنظمة الرؤية الحاسوبية في تحديد نوع السرطان وبالأخص سرطان الجلد والثدي من خلال التعرف على الصور الطبية وتحديد الفرق بين الورم السرطاني وغير السرطاني بالإضافة الى تشخيص بيانات صور الرنين المغناطيسي. 

• الرعاية الصحية إعادة التأهيل: يحتاج الأشخاص الذين تعرضوا للسكتة الدماغية ومرضى الإصابات الرياضية الى العلاج الطبيعي الذي يساعدهم على استعادة قدرتهم الحركية, بوجود تطبيقات إعادة التأهيل المعتمدة على الرؤية الحاسوبية يمكنهم أداء التمارين في المنزل و بأقل كلفة اقتصادية, كما يمكن باستخدام التطبيق تقييم الحركات وتوجيه المرضى لأداء الحركات بطريقة صحيحة.

1. مجال النقل 

• رصد مخالفات المرور: سهل استخدام الكاميرات الحديثة وتقنية الرؤية الحاسوبية إمكانية رصد المخالفات المرورية بكل سهولة من خلال تحليل سلوك السائقين وتحديد ما إذا وجد انتهاك لقواعد المرور؛ مثل السرعة الزائدة, وتجاوز الإشارات, القيادة بعكس الاتجاه وحتى الاصطفاف في الأماكن الخطرة وأي سلوك آخر يعتبر غير آمن على الطريق. 

• تقييم حالة البنية التحتية: تم تطوير طرق للكشف عن العيوب والتلف في البينة التحتية للطرقات والأرصفة باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية, حيث يتم تقييم حالة الأسفلت ثم تقديم تقرير متكامل بالحلول الممكنة وبأقل تكلفة. يتم إجراء الفحوصات باستخدام مركبات خاصة مزودة بتقنيات التعلم الآلي و الرؤية الحاسوبية مهمتها جمع المعلومات عن حالة الطريق. 

1. مجال الرياضة

• تتبع وضعية الجسم: تعمل الرؤية الحاسوبية في هذا المجال دور المدرب الرياضي حيث  تقوم الكاميرات بأخذ مقاطع فيديو للشخص الرياضي وهو يقوم بحركات رياضية معينة من ثم  بتقييمها, مثال على ذلك: استخدام كاميرات خاصة فوق سطح الماء وتحته لرصد حركات السباحين وتقييم أدائهم. 

• إنتاج اللقطات المميزة: تساعد تقنيات الرؤية الحاسوبية في تحليل المحتوى المرئي الرياضي لتحديد اللحظات المهمة والمثيرة في المباريات الرياضية لإنتاج اللقطات الملفتة والمثيرة والتي يمكن أن تتضمن اللحظات الحاسمة أو الأهداف واللقطات الفنية وبالتالي تقديم تجربة أفضل للمشاهدين. 

الخاتمة

بدأنا المقال بحديثنا عن مفهوم الرؤية الحاسوبية وهي تقنية تمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من فهم وتحليل محتوى الصور واستخراج المعلومات منها, ثم تحدثنا عن أهميتها في تسريع هذه العملية و أتمتتها بالكامل مما أدى الى معالجة الصور بدقة وجودة أكبر. تعتمد آلية عملها على الشبكة العصبية الالتفافية والتعلم العميق.

لا يمكن الاستغناء عنها في تدخل في العديد من المجالات بدءا من المجال الصحي وانتهاء بمجال الرياضة.

في النهاية, مع استمرار التقدم في هذا المجال يمكننا توقع المزيد من التطورات والتطبيقات الابتكارية التي ستشكل جزءا لا يتجزأ من حياتنا اليومية والتقدم الاقتصادي والاجتماعي.

المصادر

1. Computer Vision Tutorial - GeeksforGeeks
2. ما هي رؤية الكمبيوتر؟ - شرح التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) / تعلم الآلة (ML)‏ - AWS
3. What is Computer Vision? | IBM
4. The 100 Most Popular Computer Vision Applications in 2025 - viso.ai