انتقل إلى المحتوى الرئيسي

الرؤية الحاسوبية المتقدّمة

الكشف والتقطيع وتتبّع الأجسام: من صورة كاميرا تقاطع طرق إلى نظام يعدّ السيّارات والمُشاة في الزمن الحقيقي.

مدّة الدورة: 8 ساعات​

الخيط الأحمر للدورة​

كلّ الوحدات تعود إلى المشروع نفسه: نظام لعدّ السيّارات والمُشاة على صور كاميرا تقاطع طرق حضري. تبدأ الوحدة الأولى بتصنيف المهامّ، ثم تُقارن الوحدات من 2 إلى 5 بين عائلة R-CNN وYOLO للكشف. وتُدخِل الوحدتان 6 و7 التقطيع الدلالي لممرّات السيّارات والأرصفة، ثم تقطيع النُسَخ لكلّ سيّارة ومُشاة على حدة. وتُضيف الوحدة 8 التتبّع في الفيديو حتى نُعطي كلّ جسم معرّفًا ثابتًا يسمح بالعدّ عبر خطّ افتراضي. وتَبني الوحدة 9 مجموعة البيانات وتُوسّمها، وينفّذ المشروع الختامي في الوحدة 10 السلسلة الكاملة من الصفر.

ما ستتعلّمه​

  • التمييز بين التصنيف والكشف والتقطيع (الدلالي، النُسَخ، الشامل)، واختيار المهمّة الملائمة لمشكلة ميدانية
  • بناء كواشف بمرحلتين مع Faster R-CNN وبمرحلة واحدة مع YOLOv8 وSSD، وموازنة الدقّة والسرعة
  • ضبط المراسي وقمع غير الحدّ الأقصى (NMS) وعتبات الثقة وIoU بأثرها على الاسترجاع والدقّة
  • قراءة تقرير COCO كاملًا: IoU وAP وmAP@0.5 وmAP@0.5:0.95
  • تنفيذ التقطيع الدلالي بـU-Net وDeepLab، وتقطيع النُسَخ بـMask R-CNN، مع خسارة Dice وIoU لكلّ صنف
  • تركيب سلسلة تتبّع مع مرشّح كالمان وSORT وByteTrack، ثم عدّ عبر خطّ افتراضي
  • توسيم مجموعة صور مخصّصة، وتكثيرها بـAlbumentations، ومنع تسرّب البيانات عبر الصور المتقاربة
  • ضبط YOLOv8 على جهاز شخصي، وتحليل الأخطاء حسب الصنف وحجم الجسم، وتصدير النموذج للنشر

المتطلّبات المسبقة​

  • الشبكات الالتفافية (دورة الرؤية الأساسية أو دورة 10)
  • بايثون وPyTorch الأساسي
  • الجبر الخطّي والاحتمالات على مستوى مقدّمة

وحدات الدورة​

  1. العائلات الثلاث لمهامّ الصور
  2. الكشف ذو المرحلتين: عائلة R-CNN
  3. الكشف ذو المرحلة الواحدة: YOLO وSSD
  4. المراسي وقمع غير الحدّ الأقصى والعتبات
  5. مقاييس الكشف: IoU ومتوسّط الدقّة
  6. التقطيع الدلالي: U-Net وDeepLab
  7. تقطيع النُسَخ مع Mask R-CNN
  8. تتبّع الأجسام المتعدّدة في الفيديو
  9. التوسيم والتكثير وجودة مجموعات البيانات
  10. مشروع: الكشف على مجموعة صور مخصّصة

التقييم والشهادة​

يُختتم المسار باختبار من 40 سؤالًا يشمل الوحدات العشر كلّها، ويُركّز على الحُكم في مواقف تشخيصية: قراءة تقرير mAP، وتعديل عتبة NMS، وتمييز التقطيع الدلالي من تقطيع النُسَخ، وكشف تسرّب البيانات في مجموعة قريبة، واختيار مرشّح كالمان الصحيح للسيناريو. وعند النجاح تُمنَح شهادة إتمام فورًا، ورقمها قابل للتحقّق على المنصّة.