رؤية الكمبيوتر، في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، هي مجال متعدد التخصصات يتعامل مع الحصول على الصور أو مقاطع الفيديو الرقمية ومعالجتها وتحليلها وتفسيرها لتمكين الآلات من محاكاة تقنيات الرؤية البشرية وتنفيذها. العمليات على البيانات المرئية، مما يؤدي إلى الفهم الذكي وقدرات اتخاذ القرار. خضعت هذه التكنولوجيا المتقدمة لأبحاث وتطوير واسعة النطاق على مدى العقود القليلة الماضية، مما أدى إلى ظهور خوارزميات ونماذج وأطر عمل مبتكرة تسهل مجموعة واسعة من تطبيقات العالم الحقيقي، مثل الروبوتات والتصوير الطبي والمركبات ذاتية القيادة والأمن والمراقبة. والتعرف على الوجه والتفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI) والمزيد.
أحد المكونات الرئيسية للرؤية الحاسوبية هو معالجة الصور، والتي تتضمن تحويل الصورة من خلال تقنيات خوارزمية مختلفة لتعزيز أو استخراج الميزات الأساسية. تتضمن عمليات المعالجة المسبقة الشائعة للصور تقليل الضوضاء ومعادلة الرسم البياني والعتبة والتجزئة واكتشاف الحواف. يتم تنفيذ هذه العمليات بشكل عام باستخدام الدوال الرياضية أو النوى التلافيفية أو النماذج الاحتمالية لمعالجة الصورة المدخلة واستخلاص معلومات أو ملاحظات ذات معنى منها.
يلعب التعلم الآلي دورًا محوريًا في رؤية الكمبيوتر، حيث أنه يزود الخوارزميات بالقدرة على التعلم من البيانات المحددة والتنبؤ بها. يعد التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، بالإضافة إلى التعلم العميق، من تقنيات تعلم الآلة الأساسية المستخدمة في هذا المجال. يتضمن التعلم الخاضع للإشراف خوارزميات تدريب مع مجموعات بيانات مصنفة، في حين يتم تزويد خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف بمجموعة بيانات غير مصنفة لاكتشاف الأنماط أو الهياكل داخل البيانات. من ناحية أخرى، يستفيد التعلم العميق من الشبكات العصبية الاصطناعية، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتعلم الميزات تلقائيًا، وفي النهاية إجراء تنبؤات أو قرارات بناءً على البيانات المدخلة.
في السنوات الأخيرة، أدى التقدم في التعلم العميق وتوافر مجموعات بيانات الصور واسعة النطاق، مثل ImageNet، إلى تحسين دقة وأداء نماذج الرؤية الحاسوبية بشكل كبير، مما أتاح عصرًا جديدًا من التطبيقات والخدمات. يعد التعرف على الكائنات، واكتشاف الكائنات، والتجزئة الدلالية، والتسمية التوضيحية للصور، ونقل الأنماط، وشبكات الخصومة التوليدية (GANs) بعض الأمثلة على تقنيات الرؤية الحاسوبية الشائعة القائمة على التعلم العميق. وقد مكنت هذه التقنيات من الابتكار الرائد في مجالات مثل الأنظمة الذاتية، والواقع المعزز، والواقع الافتراضي، والأتمتة الصناعية، والرعاية الصحية، والتجارة الإلكترونية، والمدن الذكية.
يكمن أحد التحديات الرئيسية في تنفيذ نماذج الرؤية الحاسوبية في تعقيد مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة للغاية. إن الحاجة إلى شرح دقيق ووضع العلامات على البيانات، بالإضافة إلى الموارد الحسابية اللازمة لتدريب الشبكات العصبية العميقة، هي بعض العوامل المقيدة في تطوير أنظمة رؤية حاسوبية فعالة. تم تقديم العديد من النماذج المدربة مسبقًا، مثل ResNet، وVGG، وInception، وMobileNet، لمواجهة هذه التحديات من خلال توفير نقطة انطلاق لبناء تطبيقات مخصصة مع نقل التعلم، مما يقلل من كمية البيانات والطاقة الحسابية المطلوبة.
بالإضافة إلى التقدم في تقنيات رؤية الكمبيوتر، فإن ظهور مسرعات الأجهزة القوية، مثل وحدات معالجة الرسومات ووحدات TPU، قد سهّل معالجة أكثر كفاءة وتنفيذًا أسرع لمهام رؤية الكمبيوتر المعقدة. علاوة على ذلك، يساهم اعتماد الحلول المستندة إلى السحابة والحوسبة المتطورة أيضًا في قابلية التوسع وإمكانية الوصول إلى تطبيقات الرؤية الحاسوبية عبر مختلف الصناعات والمجالات.
في AppMaster ، وهي منصة متطورة no-code ، يمكن للمستخدمين الاستفادة من أدوات وتقنيات رؤية الكمبيوتر لإنشاء تطبيقات الويب والهواتف المحمولة والواجهة الخلفية المبتكرة. تتيح هذه المنصة الشاملة للمستخدمين تصميم التطبيقات وتطويرها واختبارها ونشرها باستخدام واجهة مرئية بديهية، ودمج إمكانات رؤية الكمبيوتر بسلاسة مع إدارة قواعد البيانات ومنطق الأعمال وواجهات برمجة التطبيقات (APIs). باستخدام AppMaster ، يمكن حتى للمستخدمين غير التقنيين الوصول إلى أحدث تقنيات رؤية الكمبيوتر لإنشاء حلول مخصصة وتحسين سير العمل والبقاء في المقدمة في المشهد سريع التطور للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
