تحليلات الفيديو: التعرف على الحركة - دليل شامل

تُحدث تحليلات الفيديو ثورة في كيفية تفاعلنا مع الكميات الهائلة من بيانات الفيديو التي يتم إنشاؤها يوميًا وفهمها. ومن بين أكثر تطبيقات تحليلات الفيديو الواعدة هو التعرف على الحركة، وهو مجال يركز على تحديد وتصنيف الأفعال البشرية تلقائيًا داخل لقطات الفيديو. تمتلك هذه التقنية القدرة على تغيير صناعات تتراوح من الأمن والمراقبة إلى الرعاية الصحية والتصنيع، مما يوفر رؤى غير مسبوقة وقدرات أتمتة.

ما هو التعرف على الحركة؟

التعرف على الحركة، في جوهره، هو عملية تعليم أجهزة الكمبيوتر "رؤية" وفهم الأفعال البشرية في مقاطع الفيديو. يستخدم خوارزميات، بشكل أساسي من مجالات رؤية الحاسوب وتعلم الآلة، لتحليل إطارات الفيديو، واكتشاف الكائنات والأشخاص، وتتبع حركاتهم، وتصنيف أفعالهم في النهاية بناءً على أنماط مكتسبة. فكر في الأمر على أنه منح الكمبيوتر القدرة على مشاهدة مقطع فيديو والإجابة تلقائيًا على أسئلة مثل، "هل هناك شخص يركض؟" أو "هل يرتدي عامل خوذة أمان؟" أو "هل يسقط عميل على الأرض؟".

على عكس اكتشاف الكائنات البسيط، الذي يحدد فقط وجود كائن ما، يذهب التعرف على الحركة خطوة إلى الأمام من خلال تحليل تسلسل الحركات والتفاعلات لفهم النشاط الذي يحدث.

المفاهيم الأساسية في التعرف على الحركة:

• اكتشاف الكائنات: تحديد وتحديد مواقع الكائنات (الأشخاص، السيارات، الأدوات، إلخ) داخل إطارات الفيديو.
• تتبع الكائنات: متابعة حركة الكائنات المكتشفة بمرور الوقت، وإنشاء مسارات لمواقعها.
• استخلاص الميزات: استخلاص الميزات ذات الصلة من إطارات الفيديو، مثل أنماط الحركة، وأوضاع الجسم، وتفاعلات الكائنات.
• التصنيف: استخدام نماذج تعلم الآلة لتصنيف الميزات المستخلصة إلى فئات حركة محددة مسبقًا (مثل المشي، الجري، الجلوس، السقوط).

كيف يعمل التعرف على الحركة: نظرة عميقة

تطورت التكنولوجيا الأساسية التي تدعم التعرف على الحركة بشكل كبير على مر السنين. في البداية، تم استخدام خوارزميات أبسط تعتمد على ميزات مصممة يدويًا. ومع ذلك، أحدث ظهور التعلم العميق ثورة في هذا المجال، مما أدى إلى أنظمة أكثر دقة وقوة. إليك نظرة عامة على العملية:

1. الحصول على البيانات والمعالجة المسبقة: تبدأ العملية بجمع بيانات الفيديو ذات الصلة بالأفعال التي تريد التعرف عليها. ثم تتم معالجة هذه البيانات مسبقًا لتحسين جودتها وإعدادها للتحليل. قد تتضمن خطوات المعالجة المسبقة تغيير حجم الفيديو، وضبط السطوع والتباين، وإزالة الضوضاء.
2. استخلاص الميزات باستخدام التعلم العميق: تُستخدم نماذج التعلم العميق، وخاصة الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، لاستخلاص الميزات تلقائيًا من إطارات الفيديو. تتفوق شبكات CNN في استخلاص الميزات المكانية، وتحديد الكائنات والأنماط داخل الإطارات الفردية. أما شبكات RNN، من ناحية أخرى، فهي مصممة لمعالجة البيانات المتسلسلة، والتقاط العلاقات الزمنية بين الإطارات وفهم تدفق الأفعال بمرور الوقت. بشكل متزايد، يتم استخدام النماذج القائمة على المحولات (Transformers) أيضًا نظرًا لقدرتها على نمذجة التبعيات طويلة المدى في الفيديو.
3. تدريب النموذج: يتم بعد ذلك إدخال الميزات المستخلصة في نموذج تعلم الآلة، والذي يتم تدريبه على تصنيف الأفعال. يتضمن ذلك تزويد النموذج بمجموعة بيانات كبيرة من مقاطع الفيديو المصنفة، حيث يتم تمييز كل مقطع فيديو بالفعل المقابل الذي يتم أداؤه. يتعلم النموذج ربط الميزات المستخلصة بتصنيف الفعل الصحيح.
4. تصنيف الفعل: بمجرد تدريب النموذج، يمكن استخدامه لتصنيف الأفعال في مقاطع فيديو جديدة غير مرئية. تتم معالجة الفيديو أولاً، ويتم استخلاص الميزات باستخدام نموذج التعلم العميق المدرب. ثم يتم إدخال هذه الميزات في المصنف، الذي يخرج تصنيف الفعل المتوقع.
5. المعالجة اللاحقة (اختياري): اعتمادًا على التطبيق، قد يتم تطبيق خطوات المعالجة اللاحقة لتحسين النتائج. قد يشمل ذلك تنعيم التنبؤات بمرور الوقت، أو تصفية الاكتشافات المشوشة، أو دمج التنبؤات من نماذج متعددة.

البنى الشائعة للتعلم العميق للتعرف على الحركة:

• شبكات CNN ثنائية الأبعاد (2D CNNs): تعالج كل إطار بشكل مستقل، وهي مناسبة للتعرف على الأفعال التي تعتمد بشكل أساسي على المظهر.
• شبكات CNN ثلاثية الأبعاد (3D CNNs): تعالج مجلدات الفيديو مباشرة، وتلتقط المعلومات المكانية والزمانية في وقت واحد. أكثر تكلفة من الناحية الحسابية من شبكات CNN ثنائية الأبعاد ولكنها بشكل عام أكثر دقة.
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): تعالج تسلسلات الميزات المستخرجة من إطارات الفيديو، وتلتقط التبعيات الزمنية. تُعد الذاكرة طويلة المدى (LSTM) ووحدة البوابات المتكررة (GRU) من متغيرات RNN الشائعة المستخدمة في التعرف على الحركة.
• شبكات المحولات (Transformer Networks): تُستخدم هذه البنى، التي تم تطويرها في الأصل لمعالجة اللغة الطبيعية، بشكل متزايد لتحليل الفيديو نظرًا لقدرتها على نمذجة التبعيات طويلة المدى.
• النهج الهجين: يمكن أن يؤدي الجمع بين البنى المختلفة (مثل شبكات CNN لاستخلاص الميزات المكانية وشبكات RNN للنمذجة الزمنية) في كثير من الأحيان إلى تحسين الأداء.

تطبيقات التعرف على الحركة عبر الصناعات

التطبيقات المحتملة للتعرف على الحركة واسعة وتشمل العديد من الصناعات. إليك بعض الأمثلة الرئيسية:

1. الأمن والمراقبة:

يمكن أن يعزز التعرف على الحركة بشكل كبير أنظمة الأمن والمراقبة من خلال الكشف التلقائي عن الأنشطة المشبوهة، مثل:

• كشف التسلل: تحديد الوصول غير المصرح به إلى المناطق المحظورة. على سبيل المثال، اكتشاف شخص يتسلق سياجًا أو يدخل مبنى بعد ساعات العمل.
• كشف العنف: الكشف عن المشاجرات أو الاعتداءات أو الحوادث العنيفة الأخرى في الأماكن العامة. هذا مفيد بشكل خاص في المناطق ذات معدلات الجريمة المرتفعة أو حيث يحتاج أفراد الأمن إلى الاستجابة بسرعة لحالات الطوارئ.
• كشف الشذوذ: تحديد السلوك غير المعتاد أو غير المتوقع، مثل شخص يتسكع بشكل مريب بالقرب من مبنى أو يترك طردًا دون رقابة.
• إدارة الحشود: مراقبة سلوك الحشود للكشف عن التدافع المحتمل أو المواقف الخطيرة الأخرى.

مثال: في محطة مترو أنفاق في مدينة كبرى مثل لندن، يمكن استخدام أنظمة التعرف على الحركة للكشف عن الأشخاص الذين يقفزون فوق بوابات الدخول (التهرب من دفع الأجرة)، أو مساعدة الركاب الذين سقطوا، أو تحديد الطرود المشبوهة المتروكة دون رقابة، وتنبيه أفراد الأمن في الوقت الفعلي.

2. الرعاية الصحية:

يقدم التعرف على الحركة العديد من الفوائد في مجال الرعاية الصحية، بما في ذلك:

• مراقبة المرضى: مراقبة المرضى في المستشفيات أو مرافق الرعاية للكشف عن السقوط أو النوبات أو حالات الطوارئ الطبية الأخرى.
• مراقبة إعادة التأهيل: تتبع تقدم المرضى أثناء جلسات العلاج الطبيعي وتقديم ملاحظات للمعالجين.
• رعاية كبار السن: مراقبة كبار السن الذين يعيشون بشكل مستقل للكشف عن السقوط أو عدم النشاط أو علامات الاستغاثة الأخرى.
• المساعدة الجراحية: مساعدة الجراحين أثناء العمليات من خلال التعرف على أفعالهم وتوفير المعلومات ذات الصلة.

مثال: في اليابان، مع تزايد عدد السكان المسنين، يتم استكشاف التعرف على الحركة لمراقبة السكان المسنين في دور الرعاية. يمكن للنظام اكتشاف السقوط أو التجول أو علامات الاستغاثة الأخرى، مما يسمح للموظفين بالاستجابة بسرعة وتقديم المساعدة. وهذا يساعد على تحسين سلامة المرضى وتقليل العبء على مقدمي الرعاية.

3. التجزئة:

يمكن للتعرف على الحركة تحسين تجربة البيع بالتجزئة والكفاءة التشغيلية بعدة طرق:

• كشف سرقة المتاجر: تحديد السلوك المشبوه الذي يشير إلى سرقة المتاجر، مثل إخفاء البضائع أو العبث بالعلامات الأمنية.
• مراقبة خدمة العملاء: مراقبة تفاعلات العملاء لتقييم جودة الخدمة وتحديد مجالات التحسين.
• إدارة قوائم الانتظار: مراقبة قوائم الانتظار عند صناديق الدفع لتحسين مستويات التوظيف وتقليل أوقات الانتظار.
• مراقبة الرفوف: التأكد من أن الرفوف ممتلئة بشكل كافٍ وأن المنتجات معروضة بشكل صحيح.

مثال: يمكن لسلسلة متاجر سوبر ماركت كبيرة في البرازيل استخدام التعرف على الحركة لمراقبة ممرات الدفع الذاتي. يمكن للنظام اكتشاف العملاء الذين يحاولون مسح العناصر بشكل غير صحيح (على سبيل المثال، عدم مسح عنصر على الإطلاق)، وتنبيه الموظفين إلى السرقة المحتملة. يمكنه أيضًا مراقبة تفاعلات العملاء مع آلات الدفع الذاتي لتحديد المجالات التي يكون فيها النظام مربكًا أو صعب الاستخدام، مما يؤدي إلى تحسينات في واجهة المستخدم.

4. التصنيع:

في التصنيع، يمكن استخدام التعرف على الحركة من أجل:

• مراقبة السلامة: التأكد من أن العمال يتبعون إجراءات السلامة، مثل ارتداء الخوذات واستخدام المعدات المناسبة.
• مراقبة الجودة: مراقبة عمليات الإنتاج للكشف عن العيوب أو الانحرافات عن الإجراءات القياسية.
• تحليل سير العمل: تحليل حركات العمال لتحسين سير العمل وزيادة الكفاءة.
• مراقبة المعدات: الكشف عن الأعطال أو الأعطال المحتملة في المعدات بناءً على الحركات أو الاهتزازات غير العادية.

مثال: يمكن لمصنع سيارات في ألمانيا استخدام التعرف على الحركة لمراقبة العمال الذين يجمعون المركبات. يمكن للنظام التأكد من أن العمال يستخدمون الأدوات الصحيحة ويتبعون خطوات التجميع المناسبة، مما يقلل من مخاطر الأخطاء ويحسن جودة المنتج. يمكنه أيضًا اكتشاف الممارسات غير الآمنة، مثل العمال الذين لا يرتدون نظارات السلامة أو يتجاوزون أقفال الأمان، مما يؤدي إلى إطلاق تنبيه ومنع الحوادث.

5. المدن الذكية:

يلعب التعرف على الحركة دورًا حاسمًا في بناء مدن أكثر ذكاءً وأمانًا:

• مراقبة حركة المرور: الكشف عن حوادث المرور ومخالفات المشاة وغيرها من الحوادث المتعلقة بالمرور.
• السلامة العامة: مراقبة الأماكن العامة للكشف عن الأنشطة الإجرامية أو التخريب أو التهديدات الأخرى للسلامة العامة.
• إدارة النفايات: مراقبة عمليات جمع النفايات لضمان الكفاءة وتحديد مجالات التحسين.
• مراقبة البنية التحتية: الكشف عن الأضرار أو الأعطال المحتملة في البنية التحتية، مثل الجسور والطرق.

مثال: في سنغافورة، يمكن لمبادرة مدينة ذكية استخدام التعرف على الحركة لمراقبة معابر المشاة. يمكن للنظام اكتشاف عبور الشارع من غير الأماكن المخصصة أو مخالفات المشاة الأخرى، وإصدار تحذيرات أو غرامات تلقائيًا. وهذا يساعد على تحسين سلامة المشاة وتقليل حوادث المرور.

6. تحليلات الرياضة:

يُستخدم التعرف على الحركة بشكل متزايد في الرياضة من أجل:

• تحليل أداء الرياضيين: تحليل حركات اللاعبين وتقنياتهم لتحديد مجالات التحسين.
• مساعدة الحكم: مساعدة الحكام في اتخاذ قرارات دقيقة من خلال الكشف التلقائي عن الأخطاء أو العقوبات أو انتهاكات القواعد الأخرى.
• إشراك المشجعين: تزويد المشجعين بتجارب مشاهدة محسنة من خلال أبرز الأحداث والتحليلات في الوقت الفعلي.

مثال: خلال مباراة كرة قدم، يمكن للتعرف على الحركة اكتشاف الأخطاء والتسلل وانتهاكات القواعد الأخرى بدقة أكبر من الحكام البشر وحدهم. يمكن أن يؤدي هذا إلى نتائج أكثر عدلاً ودقة، مما يحسن من نزاهة اللعبة. يمكن أيضًا استخدام البيانات لتزويد المشجعين بتجارب مشاهدة محسنة، مثل الإعادة الفورية للقرارات المثيرة للجدل وتحليل أداء اللاعبين.

التحديات والاعتبارات

بينما يحمل التعرف على الحركة وعودًا هائلة، هناك العديد من التحديات التي يجب معالجتها لضمان نشره بنجاح:

• توفر البيانات وتصنيفها: يتطلب تدريب نماذج التعرف على الحركة الدقيقة كميات كبيرة من بيانات الفيديو المصنفة. يمكن أن يكون جمع هذه البيانات وتصنيفها مستهلكًا للوقت ومكلفًا.
• التعقيد الحسابي: يمكن أن تكون نماذج التعلم العميق المستخدمة للتعرف على الحركة كثيفة من الناحية الحسابية، وتتطلب قوة معالجة وذاكرة كبيرتين. يمكن أن يكون هذا عائقًا أمام نشر هذه الأنظمة في الوقت الفعلي أو على الأجهزة ذات الموارد المحدودة.
• الانسداد وتنوع زاوية الرؤية: يمكن أن تواجه أنظمة التعرف على الحركة صعوبة في تصنيف الأفعال بدقة عندما تكون الكائنات أو الأشخاص محجوبين جزئيًا أو عندما تتغير زاوية الرؤية بشكل كبير.
• التنوع في أداء الفعل: يؤدي الأشخاص الأفعال بشكل مختلف، ويمكن أن تجعل هذه الاختلافات من الصعب على أنظمة التعرف على الحركة التعميم على المواقف الجديدة.
• الاعتبارات الأخلاقية: يثير استخدام تكنولوجيا التعرف على الحركة مخاوف أخلاقية، خاصة فيما يتعلق بالخصوصية والتحيز المحتمل. من الضروري التأكد من استخدام هذه الأنظمة بمسؤولية وأخلاقية.

مواجهة التحديات:

يعمل الباحثون والمطورون بنشاط على مواجهة هذه التحديات من خلال تقنيات مختلفة:

• زيادة البيانات: إنشاء بيانات اصطناعية أو زيادة البيانات الحالية لزيادة حجم وتنوع مجموعة بيانات التدريب.
• التعلم بالنقل: الاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة لتحسين الأداء على مجموعات بيانات أصغر وأكثر تخصصًا.
• ضغط النموذج: تطوير تقنيات لتقليل حجم وتعقيد نماذج التعلم العميق من الناحية الحسابية دون التضحية بالدقة.
• استخلاص الميزات القوي: تصميم طرق لاستخلاص الميزات تكون أقل حساسية للانسداد وتنوع زاوية الرؤية والاختلافات في أداء الفعل.
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): تطوير طرق لجعل أنظمة التعرف على الحركة أكثر شفافية وقابلية للفهم، مما يسمح للمستخدمين بفهم سبب قيام النظام بتنبؤ معين.

مستقبل التعرف على الحركة

مستقبل التعرف على الحركة مشرق، مع توقع حدوث تطورات كبيرة في السنوات القادمة. إليك بعض الاتجاهات الرئيسية التي يجب مراقبتها:

• تحسين الدقة والقوة: ستؤدي التطورات في بنى التعلم العميق وتقنيات التدريب إلى أنظمة تعرف على الحركة أكثر دقة وقوة يمكنها التعامل مع سيناريوهات العالم الحقيقي الصعبة.
• الأداء في الوقت الفعلي: سيمكن تطوير خوارزميات وأجهزة أكثر كفاءة من التعرف على الحركة في الوقت الفعلي على مجموعة أوسع من الأجهزة، بما في ذلك الهواتف المحمولة والأنظمة المدمجة.
• التكامل مع التقنيات الأخرى: سيتم دمج التعرف على الحركة بشكل متزايد مع تقنيات أخرى، مثل أجهزة إنترنت الأشياء، والروبوتات، والواقع المعزز، مما يخلق تطبيقات جديدة ومبتكرة.
• التعرف على الحركة المخصص: ستتمكن أنظمة التعرف على الحركة من التكيف مع المستخدمين الفرديين، والتعرف على أنماط حركتهم الفريدة وتقديم ملاحظات مخصصة.
• الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمسؤول: سيتم التركيز بشكل أكبر على تطوير أنظمة تعرف على الحركة أخلاقية ومسؤولة تحمي الخصوصية وتتجنب التحيز.

رؤى قابلة للتنفيذ للمهنيين العالميين

للمهنيين الذين يتطلعون إلى الاستفادة من تكنولوجيا التعرف على الحركة، ضع في اعتبارك هذه الرؤى القابلة للتنفيذ:

1. تحديد حالات الاستخدام المحددة: حدد بوضوح المشكلات المحددة التي تريد حلها باستخدام التعرف على الحركة. ابدأ بمشاريع صغيرة ومحددة جيدًا وتوسع تدريجيًا كلما اكتسبت خبرة.
2. البيانات هي المفتاح: استثمر في جمع وتصنيف بيانات فيديو عالية الجودة ذات صلة بحالة الاستخدام الخاصة بك. كلما زادت البيانات لديك، كان أداء نموذج التعرف على الحركة أفضل.
3. اختر التكنولوجيا المناسبة: قم بتقييم خوارزميات ومنصات التعرف على الحركة المختلفة بعناية للعثور على الأنسب لاحتياجاتك. ضع في اعتبارك عوامل مثل الدقة والتعقيد الحسابي وسهولة التكامل.
4. معالجة المخاوف الأخلاقية: كن على دراية بالآثار الأخلاقية لاستخدام تكنولوجيا التعرف على الحركة واتخذ خطوات لحماية الخصوصية وتجنب التحيز.
5. ابق على اطلاع: ابق على اطلاع بأحدث التطورات في مجال التعرف على الحركة من خلال حضور المؤتمرات وقراءة الأوراق البحثية ومتابعة مدونات الصناعة.

الخاتمة

التعرف على الحركة هو مجال سريع التطور لديه القدرة على تغيير العديد من الصناعات. من خلال فهم التكنولوجيا الأساسية وتطبيقاتها وتحدياتها، يمكنك الاستفادة من قوتها لإنشاء حلول مبتكرة وتحسين الكفاءة والسلامة والأمن في سياق عالمي. مع استمرار تقدم التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع رؤية تطبيقات أكثر إثارة وتأثيرًا للتعرف على الحركة في السنوات القادمة.

اغتنم إمكانات تحليلات الفيديو والتعرف على الحركة لدفع الابتكار وإنشاء عالم أكثر ذكاءً وأمانًا وكفاءة.