פיתוח בינה מלאכותית : ראיה ממוחשבת – OPTICAL FLOW 1 – רובוטרוניקס: מפתחת מעגלים ואלקטרוניקה ,מיקרובקרים , תוכנה ורובוטיקה: התקשר עכשיו 0506399001

פיתוח בינה מלאכותית : ראיה ממוחשבת – OPTICAL FLOW 1

מבוא

נושאים חשובים ב-Optical Flow

1. הגדרת Optical Flow :
– Optical Flow היא טכניקה במחשב חזותי (Computer Vision) שמזהה ומודדת את תזוזת הפיקסלים בין שני פריימים עוקבים. היא מאפשרת לעקוב אחרי האובייקטים, לזהות תזוזות ולעשות אנליזה של תנועה.

2. חישוב Optical Flow :
– החישוב נעשה על ידי מעקב אחר השינויים בעוצמת האור של הפיקסלים בפריימים עוקבים. אחת מהשיטות הנפוצות ביותר לחישוב Optical Flow היא שיטת Lucas-Kanade.

3. יישומים של Optical Flow :
– Optical Flow משמש במגוון רחב של יישומים כולל מעקב אחר אובייקטים, ניתוח תנועה, ניווט רובוטים, דחיסת וידאו, ושיפור איכות התמונה.

4. אתגרים ב-Optical Flow :
– האתגרים המרכזיים כוללים טיפול בתנועות מהירות, תזוזות קטנות מאוד, תאורה משתנה ורעש בתמונה. חשוב גם להתמודד עם אזורים בהם אין מספיק טקסטורה למעקב.

5. שיטות מתקדמות :
– בשנים האחרונות פותחו שיטות מתקדמות המשתמשות בלמידת מכונה ורשתות עצביות לאימון מודלים לחישוב Optical Flow בצורה מדויקת יותר.

6. Optical Flow בזמן אמת :
– אחד מהאתגרים הגדולים ביותר הוא חישוב Optical Flow בזמן אמת, במיוחד עבור יישומים כמו נהיגה אוטונומית ורובוטיקה, בהם יש צורך בתגובות מהירות.

7. היסטוריית Optical Flow :
– Optical Flow החל כחלק ממחקר בתחום הראייה הממוחשבת בשנות ה-70. מאז, הוא עבר שינויים ושיפורים רבים והפך לכלי חשוב בראייה ממוחשבת.

8. Optical Flow במערכות רובוטיות :
– Optical Flow משמש במערכות רובוטיות לזיהוי תנועה יחסית, ניווט ומניעת התנגשויות. הוא מאפשר לרובוטים להבין את סביבתם ולבצע החלטות חכמות בזמן אמת.

9. תפקיד Optical Flow בעיבוד וידאו :
– בתחום עיבוד הווידאו, Optical Flow משמש לדחיסה, שיפור איכות, תיקון רעידות, והפחתת טשטוש בתמונות ותנועות מהירות.

10. Optical Flow ביישומי AI :
– AI משולב ב-Optical Flow במגוון יישומים כמו נהיגה אוטונומית, זיהוי תנועות בפלטפורמות אבטחה ושיפור איכות הווידאו באפליקציות שונות.

יישומים של Optical Flow

1. ניווט רובוטי :
– Optical Flow משמש בניווט רובוטי על ידי זיהוי תנועת הסביבה ביחס לרובוט. זה מאפשר לרובוט להימנע מהתנגשויות ולהתעדכן על מיקומו.

2. שימוש בדראונים :
– בדראונים, Optical Flow משמש לייצוב טיסה, זיהוי תנועות והימנעות ממכשולים. זה מאפשר לדראון לעקוב אחרי אובייקטים בתנועה או להתמצא בסביבה חדשה.

3. זיהוי מטרות במרחב :
– Optical Flow יכול לשמש בזיהוי מטרות על ידי מעקב אחרי תנועות אובייקטים במרחב. זה חשוב במערכות בטחון ומעקב.

4. נהיגה אוטונומית :
– ברכבים אוטונומיים, Optical Flow מסייע בזיהוי תנועת רכבים והולכי רגל, חישוב מרחקים ותכנון מסלול באופן בטוח.

5. דחיסת וידאו :
– Optical Flow משמש לדחיסת וידאו על ידי זיהוי והסרה של תנועות מיותרות בין פריימים, מה שמפחית את גודל הקובץ ומשפר את איכות התמונה.

6. זיהוי תנועות גופניות :
– Optical Flow משמש בזיהוי תנועות גופניות כמו ספורט או ריקוד, מה שמאפשר ניתוח תנועות ושיפור ביצועים.

7. מעקב אחרי אובייקטים :
– המעקב אחרי אובייקטים בתנועה יכול לשמש ביישומים כמו אבטחה ומעקב, שם יש צורך במעקב מדויק אחרי תנועות של אנשים או רכבים.

8. תיקון רעידות וידאו :
– Optical Flow יכול לשמש לתיקון רעידות בווידאו על ידי זיהוי התנועות הלא רצויות והפחתתן, מה שמוביל לווידאו חלק וברור יותר.

9. שיפור איכות וידאו :
– שימוש ב-Optical Flow מאפשר לשפר את איכות הווידאו על ידי תיקון תנועות מהירות וטשטוש, מה שמביא לתמונה ברורה וחדה יותר.

10. מציאות רבודה (AR) :
– ביישומי מציאות רבודה, Optical Flow משמש לזיהוי תנועות והצגת מידע על גבי המסך באופן מדויק ואינטואיטיבי, מה שמשפר את חווית המשתמש.

### דוגמה ליישום Optical Flow לניווט רובוטי

באמצעות טכניקות Optical Flow, ניתן לבנות מערכת ניווט רובוטי חכמה. תחילה, הרובוט מצויד במצלמות אשר קולטות פריימים עוקבים של הסביבה. על ידי חישוב השינויים בעוצמת האור בין הפריימים, המערכת מזהה את תזוזת הרובוט בסביבה. נתונים אלו משמשים לבניית מפת תנועה יחסית, המאפשרת לרובוט להימנע ממכשולים ולנווט במרחב בצורה בטוחה.

כך שניתן להגיד Optical Flow הוא כלי רב עוצמה בעולם הראייה הממוחשבת, עם יישומים רבים במגוון תחומים, כולל ניווט רובוטי, שימוש בדראונים, זיהוי מטרות במרחב ועוד. למרות האתגרים הרבים, השיטות המתקדמות והאינטגרציה עם טכנולוגיות AI מציעות פתרונות מדויקים ומהירים יותר, המאפשרים ניצול טוב יותר של המידע הוויזואלי המתקבל.

Optical Flow ויישומיו בתחום הבינה המלאכותית
Optical Flow הוא כלי חשוב בתחום הראייה הממוחשבת, והוא משולב בטכנולוגיות שונות של בינה מלאכותית (AI) כדי לשפר את ביצועי המערכות השונות. באמצעות ניתוח תנועת פיקסלים בין פריימים עוקבים, ניתן לזהות ולהבין תנועות בסרטונים, דבר המאפשר שימוש ביישומים רבים כמו נהיגה אוטונומית, רובוטיקה, מעקב וידאו, ואנליזת תנועות.

איך Optical Flow משתלב בתחום הבינה המלאכותית
מעקב אחרי אובייקטים:

Optical Flow משמש למעקב אחרי אובייקטים בתנועה. למשל, ניתן להשתמש בו כדי לעקוב אחרי אנשים במצלמות אבטחה או אחרי רכבים בכביש. השילוב עם טכנולוגיות AI כמו YOLO (You Only Look Once) מאפשר לזהות את האובייקט ולנתח את תנועותיו בצורה מדויקת.
זיהוי וקטור תנועה:

על ידי זיהוי וקטור תנועה של כל פיקסל בתמונה, ניתן להבין את כיוון ועוצמת התנועה של האובייקטים. זה יכול לשמש לזיהוי תנועות חריגות או פעילות חשודה.
שיפור נהיגה אוטונומית:

במכוניות אוטונומיות, Optical Flow משולב עם AI כדי לזהות תנועות של רכבים אחרים והולכי רגל. המערכת יכולה לחזות את המסלול העתידי של האובייקטים ולהגיב בהתאם, מה שמשפר את הבטיחות והיעילות.
שימוש ברובוטיקה:

רובוטים משתמשים ב-Optical Flow כדי להתמצא במרחב. בעזרת AI, הרובוטים יכולים להבין את סביבתם, לעקוב אחרי מסלולים ולהימנע ממכשולים.
אנליזת תנועות בספורט:

ביישומי ספורט, Optical Flow ו-AI משמשים לניתוח תנועות ספורטאים. אפשר למדוד מהירות, כיוון ותנועה של שחקנים או אובייקטים כמו כדורים.
מציאות רבודה (AR) ומציאות מדומה (VR):

טכנולוגיות AR ו-VR משתמשות ב-Optical Flow כדי להטמיע אובייקטים וירטואליים בצורה מדויקת על גבי תמונה מציאותית, ולהתאים אותם לתנועות המשתמש.
איך Optical Flow עובד יחד עם YOLO ו-TensorFlow
YOLO הוא אלגוריתם לראייה ממוחשבת שמזהה אובייקטים בזמן אמת. שילוב של YOLO עם Optical Flow מאפשר מעקב מדויק יותר אחרי אובייקטים בתנועה. TensorFlow הוא מסגרת למידת מכונה שמשמשת לאימון מודלים של AI. השילוב בין שלושת הטכנולוגיות מאפשר ליצור מערכות חכמות ומדויקות יותר.

תהליך העבודה עם YOLO ו-Optical Flow
זיהוי ראשוני עם YOLO:

תחילה, משתמשים ב-YOLO כדי לזהות אובייקטים בתמונה. האלגוריתם מזהה את המיקום והסוג של כל אובייקט במסגרת הנתונה.
מעקב עם Optical Flow:

אחרי זיהוי האובייקטים, משתמשים ב-Optical Flow כדי לעקוב אחרי תנועות האובייקטים בפריימים עוקבים. זה מאפשר למערכת לזהות תנועות ולהבין את המסלול של האובייקטים.
שימוש ב-TensorFlow לאנליזה מתקדמת:

TensorFlow משמש לאימון מודלים של למידת מכונה שמנתחים את המידע שמתקבל מ-YOLO ו-Optical Flow. אפשר לאמן רשתות עצביות להבין תנועות מורכבות, לזהות פעולות ולחזות תנועות עתידיות.
יישום מעשי: נהיגה אוטונומית
במכוניות אוטונומיות, השילוב של YOLO, Optical Flow ו-TensorFlow מאפשר למכונית לזהות אובייקטים כמו רכבים אחרים, הולכי רגל ותמרורים, ולעקוב אחרי תנועותיהם בזמן אמת. הנה דוגמה לתהליך עבודה:

זיהוי אובייקטים:

המכונית מצלמת את הכביש באמצעות מצלמות. YOLO מזהה את האובייקטים בתמונה ומסווג אותם כרכבים, הולכי רגל, אופניים וכו'.
מעקב אחרי תנועות:

Optical Flow משמש לעקוב אחרי תנועות האובייקטים שנמצאו. על ידי חישוב וקטור התנועה של כל אובייקט, ניתן להעריך את מהירותו וכיוונו.
אנליזה והחלטות בזמן אמת:

TensorFlow מאמן מודלים של למידת מכונה על מנת לנתח את התנועות ולחזות את המסלול העתידי של האובייקטים. המערכת משתמשת במידע הזה כדי לקבל החלטות נהיגה בזמן אמת, כמו האטה, האצה או הסטת הכיוון כדי להימנע מהתנגשויות.

דוגמה לקוד עם YOLO ו-Optical Flow ב-TensorFlow

הנה דוגמה לאיך ניתן לשלב YOLO ו-Optical Flow ב-TensorFlow:

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from yolov5 import YOLOv5

# טען את המודל של YOLO
model = YOLOv5(weights='yolov5s.pt')

# טען את המצלמה או הווידאו
cap = cv2.VideoCapture('path_to_video.mp4')

# פונקציה לחישוב Optical Flow
def calc_optical_flow(prev_frame, next_frame):
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, next_frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
    return mag, ang

# לולאה לקריאת פריימים ועיבוד תמונות
ret, prev_frame = cap.read()
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # זיהוי אובייקטים עם YOLO
    results = model.predict(frame)
    bboxes = results.xyxy[0].numpy()
    
    # חישוב Optical Flow
    mag, ang = calc_optical_flow(prev_gray, gray)
    
    # הדפסת תוצאות
    for bbox in bboxes:
        x1, y1, x2, y2, conf, cls = bbox
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, f'{model.names[int(cls)]}: {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
    
    # הצגת פריימים
    cv2.imshow('YOLO + Optical Flow', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
    
    prev_gray = gray

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

import numpy as np

import tensorflow as tf

from yolov5 import YOLOv5

# טען את המודל של YOLO

model = YOLOv5(weights='yolov5s.pt')

# טען את המצלמה או הווידאו

cap = cv2.VideoCapture('path_to_video.mp4')

# פונקציה לחישוב Optical Flow

def calc_optical_flow(prev_frame, next_frame):

flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, next_frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])

return mag, ang

# לולאה לקריאת פריימים ועיבוד תמונות

ret, prev_frame = cap.read()

prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

while cap.isOpened():

ret, frame = cap.read()

if not ret:

break

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# זיהוי אובייקטים עם YOLO

results = model.predict(frame)

bboxes = results.xyxy[0].numpy()

# חישוב Optical Flow

mag, ang = calc_optical_flow(prev_gray, gray)

# הדפסת תוצאות

for bbox in bboxes:

x1, y1, x2, y2, conf, cls = bbox

cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

cv2.putText(frame, f'{model.names[int(cls)]}: {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# הצגת פריימים

cv2.imshow('YOLO + Optical Flow', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

prev_gray = gray

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

Optical flow 1 משתמש ב MSP protocol to communicate

דוגמה לקוד עם YOLO ו-Optical Flow ב-TensorFlow

אולי תאהב/י גם

מיקרופייתון – ADC

קורס מבוא להכשרת מורים לרובוטיקה – 01.T105

ניטור מים – ובינה מלאכותית

כתיבת תגובה לבטל