تطبيقات الرؤية الحاسوبية

مجالات رئيسة

المجال	أمثلة	المهام
النقل	أنظمة مساعدة السائق، القيادة الذاتية	الكشف، التقسيم، التتبع، تقدير العمق
الصناعة	فحص العيوب، عدّ المنتجات	التصنيف، الكشف، كشف الشذوذ
الزراعة	كشف أمراض النبات، تقدير المحصول	التصنيف، التقسيم من صور الطائرات المسيّرة
الصحة	الأشعة، الأمراض الجلدية، الشبكية	التصنيف، التقسيم، الكشف
الوثائق	رقمنة المخطوطات، الفواتير	OCR، تحليل التخطيط
التجزئة	الدفع الذاتي، إدارة الرفوف	الكشف، التعرف على المنتجات

من النموذج إلى المنتج

1. تحديد المتطلبات: الدقة المطلوبة، والزمن المسموح، والأجهزة المتاحة.
2. التحسين: التحجيم الكمي، والتقطير، والتقليم.
3. التصدير: إلى ONNX ثم محركات مثل ONNX Runtime أو OpenVINO أو TensorRT.
4. المراقبة: تسجيل الحالات الصعبة وأخطاء النموذج، ورصد تحول التوزيع.

import torch
from torchvision.models import resnet18, ResNet18_Weights
model = resnet18(weights=ResNet18_Weights.DEFAULT).eval()
dummy = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy, "resnet18.onnx", input_names=["image"], output_names=["logits"])

التفسير وبناء الثقة

أدوات مثل Grad-CAM تبرز مناطق الصورة الأكثر تأثيراً في القرار. مفيدة لكشف الاختصارات، لكنها تقريبية ولا تثبت وحدها صحة منطق النموذج.

الاعتبارات الأخلاقية

• الخصوصية: الكاميرات في الأماكن العامة تجمع بيانات أشخاص لم يوافقوا.
• التحيز: أداء متفاوت بين الفئات أو البيئات.
• الاستخدام المزدوج: التقنية نفسها قد تخدم السلامة أو المراقبة التعسفية.
• المساءلة: من المسؤول عن خطأ نظام آلي؟ الإشراف البشري ضروري في القرارات عالية المخاطر.

الخلاصة

النموذج الدقيق في المختبر خطوة أولى فقط. التطبيق الناجح يحتاج إلى بيانات ممثلة، وتقييم صارم، وهندسة نشر، ومراقبة مستمرة، والتزام أخلاقي وقانوني.