پردازش تصویر، کنترل ترافیک تا تشخیص بیماری را متحول میکند
به گزارش خبرگزاری آنا؛ امروز رایانهها دیگر فقط ابزاری برای پردازش متن و عدد نیستند؛ آنها با استفاده از فناوری پیشرفتهای به نام پردازش تصویر، توانایی دیدن و درک دنیای بصری را به دست آوردهاند. این فناوری که بر تحلیل الگوریتمی تصاویر دیجیتال استوار است، اکنون در بطن سیستمهایی قرار دارد که روزانه با آنها سروکار داریم؛ از دوربینهای کنترل ترافیک که شماره پلاک خودروها را میخوانند تا تجهیزات پزشکی که به شناسایی بافتهای سرطانی کمک میکنند.
نظارت هوشمند بر ترافیک
اساس کار دوربینهای ثبت تخلف راهنمایی و رانندگی، یکی از ملموسترین کاربردهای پردازش تصویر است که طی یک فرآیند چندمرحلهای و دقیق عمل میکند. این سیستمها به طور مداوم منتظر یک عامل فعالکننده یا ماشه برای شروع عملیات هستند. در تخلفات سرعت، این ماشه معمولاً یک سیگنال از دستگاه رادار است که با ارسال و دریافت امواج، سرعت لحظهای خودرو را محاسبه میکند. روش دیگر، استفاده از حسگرهای حلقوی در سطح آسفالت است که با محاسبه زمان عبور خودرو بین دو نقطه مشخص، سرعت آن را به دست میآورند.
برای تخلف عبور از چراغ قرمز، حسگرهای جادهای که به چراغ راهنمایی متصل هستند، پس از قرمز شدن چراغ فعال میشوند. عبور خودرو از روی این حسگرها، به دوربین فرمان میدهد تا تصویری از لحظه ورود به تقاطع و تصویری دیگر برای اثبات تخلف ثبت کند. پس از فعالسازی، دوربین با وضوح بالا و با استفاده از فلاش مادون قرمز در شب، تصویری واضح از خودرو و پلاک آن ثبت میکند.
در مرحله بعد، نرمافزار پردازش تصویر وارد عمل میشود. الگوریتم ابتدا کادر پلاک را در تصویر مکانیابی کرده، سپس هر یک از اعداد و حروف را از یکدیگر جدا و در نهایت با استفاده از فناوری «تشخیص نوری نویسهها» (OCR)، تصاویر این نویسهها را به دادههای متنی تبدیل میکند.
این بسته اطلاعاتی شامل تصویر، متن پلاک، زمان و مکان، به مرکز کنترل ارسال شده و پس از تطبیق با پایگاه داده پلیس و بازبینی نهایی، جریمه صادر میشود. سیستمهای پیشرفتهتر با تحلیل ویدیویی حتی قادر به تشخیص تخلفاتی نظیر عبور از خط ویژه، صحبت با تلفن همراه یا نبستن کمربند ایمنی نیز هستند.
پردازش تصویر در پزشکی
پردازش تصویر در حوزه سلامت، نقشی حیاتی در تشخیص زودهنگام و دقیق بیماریها ایفا میکند. در تصویربرداری پزشکی، مانند سیتی اسکن و MRI، الگوریتمهای پیچیده نویز تصاویر را کاهش داده و با افزایش کنتراست، جزئیاتی را آشکار میکنند که با چشم غیرمسلح قابل مشاهده نیست.
سیستمهای تشخیص به کمک رایانه با تحلیل این تصاویر، میتوانند مناطقی را که مشکوک به وجود تومور یا ناهنجاریهای دیگر هستند، مشخص کنند. این کاربرد فراتر از تشخیص سرطان است؛ برای مثال در چشمپزشکی، الگوریتمها با تحلیل تصویر شبکیه چشم بیماران دیابتی، علائم اولیه بیماری «رتینوپاتی» را با دقتی بالا تشخیص میدهند. در آسیبشناسی، سیستمهای هوشمند با اسکن دیجیتال نمونههای بافتی، به شمارش سلولها و شناسایی سلولهای غیرعادی کمک کرده و سرعت و دقت فرآیند تشخیص را به شکل چشمگیری افزایش میدهند.
کنترل کیفیت بدون خطا
در بخش صنعت، این فناوری به ستون فقرات سیستمهای کنترل کیفیت خودکار تبدیل شده است. در خطوط تولید پرسرعت، بازرسی چشمی توسط انسان ناکارآمد و مستعد خطا است. دوربینهای مجهز به پردازش تصویر، با سرعتی فراتر از توانایی انسان، محصولات را بررسی میکنند. برای مثال، در صنعت خودروسازی، کیفیت جوشکاری قطعات بدنه، وجود ترکهای میکروسکوپی در قطعات موتور یا صحت رنگآمیزی کنترل میشود. در صنایع الکترونیک، جایگذاری صحیح هزاران قطعه کوچک بر روی بردهای مدار چاپی توسط این سیستمها تایید میشود. در صنایع غذایی و دارویی، سطح مایعات در بطریها، سالم بودن بستهبندی و خوانا بودن تاریخ انقضا به صورت خودکار بررسی میگردد. این نظارت دقیق، منجر به افزایش بهرهوری، کاهش ضایعات و تضمین کیفیت نهایی محصول برای مصرفکننده میشود.
از کشاورزی دقیق تا امنیت عمومی
دامنه کاربردهای پردازش تصویر به سرعت در حال گسترش است. در کشاورزی نوین، تصاویر ماهوارهای یا پهپادی از مزارع تحلیل میشوند تا با بررسی طیف رنگ گیاهان، سلامت آنها، نیاز به آبیاری یا وجود آفات سنجیده شود. این رویکرد که «کشاورزی دقیق» نام دارد، به مصرف بهینه آب و کود کمک شایانی میکند. در حوزه امنیت، سیستمهای تشخیص چهره و ردیابی اشیاء در اماکن عمومی به شناسایی افراد و تحلیل رفتارها کمک میکنند.
الگوریتمهای مدرن قادر به تحلیل رفتار جمعیت، تشخیص بستههای رها شده مشکوک یا شناسایی ورود افراد به مناطق ممنوعه هستند. حتی در تلفنهای هوشمند، قابلیت اسکن اسناد که به طور خودکار زاویه کاغذ را تصحیح و متن را خواناتر میکند، فیلترهای واقعیت افزوده و بازگشایی قفل با چهره، همگی بر پایه همین فناوری عمل میکنند.
آینده در دستان هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
پشت صحنه تمامی این کاربردها، الگوریتمهای یادگیری ماشین و به خصوص «یادگیری عمیق» (Deep Learning) قرار دارند که با تحلیل میلیونها تصویر، آموزش دیدهاند تا الگوهای خاصی را شناسایی کنند. با افزایش توان پردازشی رایانهها و توسعه این الگوریتمها، دقت و کارایی سیستمها روزبهروز در حال افزایش است.
انتظار میرود در آینده نزدیک، شاهد تحلیل آنی ویدئوهای با کیفیت بالا، ترکیب پردازش تصویر با دادههای سهبعدی برای ساخت مدلهای دیجیتال از دنیای واقعی و گسترش این چشم هوشمند در ابعاد گستردهتری از علم، صنعت و زندگی اجتماعی باشیم. این پیشرفتها، همزمان لزوم توجه به مباحثی، چون حریم خصوصی و استفاده اخلاقی از فناوری را نیز پررنگتر میسازد.
انتهای پیام/
