🧐 شناسایی اشیا (Object Detection)

🔰 مقدمه

شناسایی اشیا یکی از شاخه‌های مهم بینایی ماشین است که در آن سیستم‌های هوشمند قادرند اشیاء مختلف را در تصاویر یا ویدیوها شناسایی کرده و آن‌ها را با استفاده از bounding box (مستطیل اطراف شیء) محصور کنند. این تکنیک در بسیاری از کاربردهای روزمره مانند سیستم‌های نظارتی، رانندگی خودکار، جستجوی تصاویر، تشخیص چهره و پزشکی کاربرد دارد.

🎯 کاربردهای شناسایی اشیا

• 🚗 خودروهای خودران: شناسایی موانع، عابران پیاده، سایر خودروها و علائم جاده

• 🏥 پزشکی: شناسایی تومورها یا ناهنجاری‌ها در تصاویر رادیولوژی

• 📷 دوربین‌های امنیتی: تشخیص حرکت و شناسایی افراد یا وسایل نقلیه

• 🏞️ تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای: شناسایی اشیاء طبیعی مانند جنگل‌ها، دریاچه‌ها، و شهرها

• 📦 سیستم‌های ردیابی کالا: شناسایی و ردیابی محصولات در انبارها

• 🧑‍🍳 تشخیص مواد غذایی: شناسایی غذاها و مواد در آشپزخانه

🔧 روش‌های شناسایی اشیا

1. روش‌های مبتنی بر ویژگی‌های دستی

در این روش‌ها، ویژگی‌های خاصی از تصویر استخراج می‌شود و سپس از آن‌ها برای شناسایی اشیاء استفاده می‌شود. به‌عنوان مثال:

• Haar Cascades: روش کلاسیک برای شناسایی چهره‌ها در تصاویر

• HOG (Histogram of Oriented Gradients): ویژگی‌ای برای شناسایی اشیاء مانند انسان‌ها

• SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) و SURF (Speeded Up Robust Features): برای استخراج ویژگی‌های مقاوم به مقیاس و چرخش

2. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)

این روش‌ها از شبکه‌های عصبی پیچیده برای شناسایی اشیاء استفاده می‌کنند که معمولاً دقت بالاتری دارند.

• CNN (Convolutional Neural Networks): شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای شناسایی ویژگی‌های خاص تصویر

• YOLO (You Only Look Once): یکی از معروف‌ترین مدل‌ها برای شناسایی اشیاء که به صورت real-time قادر به شناسایی چندین شیء در تصویر است.

• Faster R-CNN: مدلی که از روش‌های پیشنهادی Region Proposal Network (RPN) استفاده می‌کند.

• SSD (Single Shot Multibox Detector): مدلی که شناسایی اشیاء را در یک مرحله انجام می‌دهد و برای کاربردهای real-time مناسب است.

🔍 عملکرد مدل‌های شناسایی اشیاء

1. YOLO (You Only Look Once)

YOLO یک مدل بسیار سریع و مؤثر برای شناسایی اشیاء است که همه اشیاء موجود در تصویر را در یک پیش‌بینی انجام می‌دهد. این مدل با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) اشیاء مختلف را شناسایی کرده و برای هر شیء یک bounding box (مستطیل حاوی شیء) به همراه احتمال (confidence score) می‌دهد.

ویژگی‌های YOLO:

• سرعت بالا (Real-time)

• دقت بسیار بالا در شناسایی

• مناسب برای کاربردهای نظارت تصویری، خودروهای خودران و امنیت

2. Faster R-CNN

Faster R-CNN از روش Region Proposal Network (RPN) برای پیشنهاد نواحی جالب (regions of interest) استفاده می‌کند. این مدل ابتدا مناطقی از تصویر را که ممکن است شامل اشیاء باشند شناسایی کرده و سپس یک شبکه عصبی برای شناسایی دقیق‌تر شیء در آن ناحیه اعمال می‌کند.

ویژگی‌های Faster R-CNN:

• دقت بالاتر در شناسایی

• مناسب برای تحلیل تصاویر پیچیده‌تر

• کندتر از YOLO (به دلیل پردازش اضافی)

3. SSD (Single Shot Multibox Detector)

SSD یکی از مدل‌های سریع و دقیق برای شناسایی اشیاء است که مشابه YOLO عمل می‌کند، اما قادر است در چندین مقیاس اشیاء را شناسایی کند. این مدل به سرعت قادر است تا چندین شیء را در یک تصویر شناسایی کرده و نتیجه را در قالب bounding box همراه با پیش‌بینی کلاس‌های مختلف نمایش دهد.

ویژگی‌های SSD:

• سریع و با کارایی بالا

• مناسب برای شناسایی چندین شیء در مقیاس‌های مختلف

• استفاده در سیستم‌های real-time و موبایل

📊 مراحل شناسایی اشیاء

1. ورودی تصویر: ابتدا یک تصویر یا ویدیو وارد مدل می‌شود.

2. استخراج ویژگی‌ها: با استفاده از شبکه‌های عصبی یا الگوریتم‌های دستی ویژگی‌های تصویر استخراج می‌شوند.

3. شناسایی نواحی: با استفاده از تکنیک‌هایی مانند RPN یا Sliding Windows نواحی ممکن برای هر شیء شناسایی می‌شوند.

4. شناسایی و دسته‌بندی اشیاء: هر ناحیه شناسایی‌شده با استفاده از شبکه‌های عصبی شناسایی شده و دسته‌بندی می‌شود.

5. نتیجه‌گیری: مدل یک bounding box به همراه کلاس و احتمال برای هر شیء شناسایی‌شده ایجاد می‌کند.

🛠️ ابزارها و کتابخانه‌های شناسایی اشیاء

• OpenCV: کتابخانه‌ای معروف برای پردازش تصویر که بسیاری از الگوریتم‌های شناسایی اشیاء را پیاده‌سازی می‌کند.

• TensorFlow & Keras: برای ساخت و آموزش مدل‌های شناسایی اشیاء با استفاده از یادگیری عمیق.

• PyTorch: یکی از فریمورک‌های محبوب دیگر برای توسعه مدل‌های شناسایی اشیاء.

• Darknet (YOLO): فریمورک متن‌باز برای پیاده‌سازی مدل‌های YOLO.

• Detectron2: فریمورک از Facebook برای شناسایی اشیاء و تقسیم‌بندی.

📚 نمونه کد برای شناسایی اشیاء با OpenCV و YOLO

python
CopyEdit
import cv2
import numpy as np

# بارگذاری مدل YOLO
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# بارگذاری تصویر
img = cv2.imread("image.jpg")
height, width, channels = img.shape

# تبدیل تصویر به فرمت ورودی برای YOLO
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)

# پردازش خروجی‌ها
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)
            cv2.rectangle(img, (center_x - w // 2, center_y - h // 2), (center_x + w // 2, center_y + h // 2), (0, 255, 0), 2)

# نمایش تصویر
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

🧳 جمع‌بندی

شناسایی اشیاء یکی از مهم‌ترین تکنیک‌ها در بینایی ماشین است که در صنایع مختلفی همچون خودران‌ها، امنیت، پزشکی و صنعت سرگرمی کاربرد دارد. با استفاده از مدل‌های پیشرفته مانند YOLO، Faster R-CNN و SSD می‌توان دقت و سرعت شناسایی اشیاء را به سطح جدیدی ارتقا داد.