Real-Time Object Detection Overview: Advancements, Challenges, and Applications

الملخص

يعد الكشف عن الكائنات في الزمن الحقيقي مهمة أساسية في ميدان الرؤية الحاسوبية، ويستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل السيارات ذاتية القيادة ومراقبة الأمان والروبوتات والواقع المعزز. تقدم هذه الدراسة الشاملة نظرة مفصلة على تقنيات الكشف في الزمن الحقيقي، مع التركيز على دورها الحاسم في مجال الذكاء الاصطناعي. يهدف الكشف في الزمن الحقيقي إلى التعرف على الكائنات بسرعة ودقة في الصور أو مقاطع الفيديو. بينما وضعت الأساليب التقليدية مثل

 slide window  region-based approaches andالأسس لهذا الميدان، كانت تعاني من قيود في الكفاءة الحسابية للتطبيقات الفعلية. ظهور التعلم العميق قاد إلى تغيير جذري في كشف الكائنات، حيث ظهرت الشبكات العصبية التحويلية     (CNN) كعامل مهم في أنظمة الكشف الحديثة. النماذج المعروفة مثل SSD وYOLO وFaster R-CNN  تميزت بدقتها وسرعتها. تستفيد هذه النهج من تقنيات مثل صناديق الربط وشبكات هرم السمات والقمع الأقصى لتحقيق توازن بين الدقة وسرعة المعالجة. تلعب تسريعات الأجهزة مثل GPUs وTPUs و FPGAs دورًا كبيرًا في الكشف في الزمن الحقيقي، حيث تمكن من تنفيذ نماذج التعلم العميق بسرعة. يتناول هذا البحث التحديات التي تواجه كشف الكائنات في الزمن الحقيقي، مثل التغطية وتباين الحجم والبيئات المزدحمة، بالإضافة إلى التوازن بين الدقة والسرعة الذي يجب معالجته. يظل كشف الكائنات في الزمن الحقيقي مهمًا في مجال الرؤية الحاسوبية، حيث يمكنه تمكين الأنظمة الذكية في تطبيقات متنوعة. تستمر تطورات خوارزميات التعلم العميق وقدرات الأجهزة في دفع حدود هذا المجال، مؤكدة على وضعه كمجال بحثي ديناميكي ومتقدم في ميدان الذكاء الاصطناعي.