ردیابی آبجکت، تشخیص آبجکت، برآورد سرعت خودرو و برآورد موقعیت در پایتون

در این دوره با ردیابی آبجکت های ویدئویی، برآورد سرعت وسایل نقلیه، تشخیص آبجکت، بخش بندی آبجکت و برآورد موقعیت با پایتون آشنا می شوید.

آنچه یاد خواهید گرفت:

• ردیابی آبجکت ها با کدنویسی پایتون به صورت ویدئویی
• برآورد سرعت وسایل نقلیه با کدنویسی پایتون
• برآورد موقعیت و تشخیص نقاط کلیدی با پایتون
• بخش بندی آبجکت با پایتون در مجموعه داده سفارشی
• تشخیص آبجکت با پایتون در مجموعه داده سفارشی
• طبقه بندی آبجکت با استفاده از YOLOv8 با کدنویسی پایتون
• ردیابی آبجکت ها با الگوریتم های ردیابی ByteTrack و BotSort
• بخش بندی نمونه ویدئو از وسایل نقلیه با YOLOv8 در پایتون
• تشخیص آبجکت در ویدئوی بازیکنان فوتبال با YOLOv8 در پایتون
• تست، آموزش و استقرار مدل های YOLOv8 به صورت بلادرنگ

پیش نیازهای دوره

• برای شروع کار با Google Colab برای نوشتن کد پایتون، حساب جی میل گوگل نیاز است.
• هیچ دانش قبلی از بینایی کامپیوتری و یادگیری عمیق فرض نمی شود. همه موارد با آموزش های عملی پوشش داده خواهد شد.

توضیحات دوره

بیایید به طور خلاصه به تسک های بینایی کامپیوتری و یادگیری عمیق که در این دوره خواهید آموخت بپردازیم.

• ردیابی آبجکت با پایتون - ردیابی آبجکت ها در قلمروی تحلیل ویدئو یک کار حیاتی است که نه تنها مکان و کلاس آبجکت های درون فریم را شناسایی می کند، بلکه یک شناسه منحصر به فرد برای هر آبجکت شناسایی شده در ویدئو نیز حفظ می کند. این امر شامل شناسایی و نظارت بر حرکت و رفتار آبجکت های خاص در طول زمان، اغلب در محیط های پویا یا پیچیده است. برای ردیابی آبجکت از دو الگوریتم معروف ردیابی آبجکت استفاده خواهید کرد:
  • BotSort - الگوریتم BotSort ترکیبی از تکنیک‌ ها، از جمله استخراج ویژگی، خوشه‌ بندی و ردیابی را برای شناسایی و ردیابی آبجکت ها در یک فریم یا سکانس ویدئویی به کار می‌ گیرد.
  • ByteTrack - ByteTrack از پیشرفته ترین معماری های یادگیری عمیق و تکنیک های بهینه سازی برای ردیابی کارآمد آبجکت ها در سکانس های ویدئویی و در عین حال حفظ استحکام و دقت استفاده می کند.
• برآورد سرعت وسایل نقلیه با پایتون - برآورد سرعت، فرآیند محاسبه نرخ حرکت یک آبجکت در یک کانتکس مشخص است که اغلب در اپلیکیشن های بینایی کامپیوتری استفاده می شود. با استفاده از Ultralytics YOLOv8 می‌ توانید سرعت یک آبجکت را با استفاده از ردیابی آبجکت در کنار داده‌ مسافت و زمان محاسبه کنید، که برای کارهایی مانند ترافیک و نظارت بسیار مهم است. دقت در برآورد سرعت، مستقیما بر کارایی و قابلیت اطمینان اپلیکیشن های مختلف تأثیر می‌ گذارد و آن را به یک کامپوننت کلیدی در پیشرفت سیستم‌ های هوشمند و فرآیندهای تصمیم‌ گیری بلادرنگ تبدیل می‌ کند.
• برآورد موقعیت با پایتون - برآورد موقعیت تسکی است که شامل شناسایی لوکیشن نقاط خاص در یک تصویر است که معمولا به آن ها نقاط کلیدی می گویند. نقاط کلیدی می‌ توانند بخش‌ های مختلفی از یک آبجکت مانند مفصل ها، لندمارک ها یا سایر ویژگی‌ های متمایز را نشان دهند. لوکیشن نقاط کلیدی معمولا به صورت مجموعه ای از مختصات دو بعدی [x و y] یا 3 بعدی [x و y، قابل مشاهده] نشان داده می شود. خروجی مدل برآورد موقعیت، مجموعه ای از نقاط است که نشان دهنده نقاط کلیدی روی یک آبجکت در تصویر است که معمولا همراه با امتیازهای اطمینان برای هر نقطه می باشد. برآورد موقعیت، انتخاب خوبی برای زمانی است که شما نیاز به شناسایی بخش های خاصی از یک آبجکت در یک صحنه و لوکیشن آن ها نسبت به یکدیگر دارید.
• بخش بندی آبجکت ها در مجموعه داده سفارشی - بخش بندی آبجکت ها، تسک بینایی کامپیوتری برای شناسایی و بخش بندی آبجکت های جداگانه در سطح پیکسل است. بخش بندی نمونه، یک گام فراتر از تشخیص آبجکت و شامل شناسایی آبجکت های جداگانه و بخش بندی آن ها از بقیه منطقه است. خروجی مدل بخش بندی نمونه، مجموعه‌ ای از ماسک‌ ها یا کانتورهایی است که هر آبجکت در تصویر را به همراه برچسب‌ های کلاس و امتیازات اطمینان برای هر آبجکت نشان می‌ دهد. بخش بندی نمونه زمانی مفید است که شما نه تنها باید بدانید که آبجکت های در یک تصویر کجا هستند، بلکه باید شکل دقیق آن ها را نیز بدانید.
• تشخیص آبجکت در مجموعه داده سفارشی - تشخیص آبجکت، تسک بینایی کامپیوتری است که شامل شناسایی لوکیشن و کلاس آبجکت ها در استریم تصویر یا ویدئو است. خروجی آشکارساز آبجکت، مجموعه ای از باکس های محدود کننده است که آبجکت های موجود در تصویر را به همراه برچسب های کلاس و امتیازات اطمینان برای هر باکس محصور می کند. تشخیص آبجکت ها انتخابی خوب برای زمانی است که شما نیاز به شناسایی آبجکت های مورد علاقه در یک صحنه دارید، اما نیازی به دانستن دقیق محل قرار گرفتن آبجکت یا شکل دقیق آن ندارید.
• طبقه بندی آبجکت - طبقه بندی آبجکت، تسک بینایی کامپیوتری است که شامل طبقه بندی کل تصویر به یکی از مجموعه کلاس های از پیش تعریف شده است. خروجی classifier تصویر یک برچسب کلاس و یک امتیاز اطمینان است. طبقه بندی تصویر زمانی مفید است که شما نیاز دارید فقط بدانید که یک تصویر متعلق به چه کلاسی است و نیازی به دانستن اینکه آبجکت های آن کلاس در کجا قرار دارند یا شکل دقیق آن ها چیست ندارید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای مخاطبان متنوع با علاقه مشترک در زمینه اپلیکیشن های واقعی بینایی کامپیوتری و یادگیری عمیق طراحی شده است.
• دانشجویان و افراد آکادمیک که به دنبال افزایش دانش خود در اپلیکیشن های بینایی کامپیوتری و یادگیری عمیق برای ردیابی آبجکت های ویدئویی، برآورد سرعت وسیله نقلیه، تشخیص آبجکت، بخش بندی آبجکت و برآورد موقعیت با استفاده از پایتون هستند.