Object Detection

1. 1. الكشف عن الأجسام: دليل شامل للمبتدئين

الكشف عن الأجسام هو مجال حيوي في رؤية الحاسوبية يهدف إلى تحديد وتحديد مواقع أجسام متعددة داخل صورة أو مقطع فيديو واحد. على عكس تصنيف الصور الذي يركز على تصنيف الصورة بأكملها، يحدد الكشف عن الأجسام كل جسم موجود في الصورة، ويرسم مربعًا محيطًا (Bounding Box) حوله، ويصنفه. هذه القدرة ضرورية لتطبيقات واسعة النطاق، بدءًا من السيارات ذاتية القيادة وحتى الأمن والمراقبة، وصولًا إلى التحليلات التجارية وحتى (كما سنرى لاحقًا) تحليل أنماط تداول العملات المشفرة.

1. 1. 1. ما هو الكشف عن الأجسام؟

تخيل صورة لشارع مزدحم. مهمة تصنيف الصور هنا ستكون تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على "شارع". لكن الكشف عن الأجسام سيذهب أبعد من ذلك: سيكتشف كل سيارة، كل شخص، كل إشارة مرور، كل مبنى، ويرسم مربعًا حول كل واحد منها ويصنفه بشكل صحيح.

بعبارة أخرى، الكشف عن الأجسام يحل ثلاث مهام رئيسية:

1. **التصنيف:** تحديد نوع الجسم الموجود (مثل سيارة، شخص، كلب). 2. **التحديد:** تحديد موقع الجسم داخل الصورة من خلال رسم مربع محيط. 3. **العد:** تحديد عدد الأجسام من كل فئة موجودة في الصورة.

1. 1. 1. لماذا الكشف عن الأجسام مهم؟

أهمية الكشف عن الأجسام تكمن في قدرته على فهم محتوى الصورة بطريقة أكثر تفصيلاً ودقة. هذه القدرة تفتح الباب أمام مجموعة واسعة من التطبيقات:

• **السيارات ذاتية القيادة:** الكشف عن المشاة، السيارات الأخرى، إشارات المرور، والعقبات لضمان سلامة القيادة.
• **الأمن والمراقبة:** الكشف عن الأنشطة المشبوهة، تحديد هوية الأشخاص، وتتبعهم.
• **الرعاية الصحية:** تحليل الصور الطبية للكشف عن الأورام أو التشوهات.
• **التصنيع:** فحص جودة المنتجات وتحديد العيوب.
• **التجارة:** تحليل سلوك العملاء في المتاجر، وتتبع حركة المرور، وتحسين تصميم المتاجر.
• **الزراعة:** مراقبة المحاصيل، وتحديد الأمراض، وتقدير الغلة.
• **تحليل تداول العملات المشفرة:** (سيتم تفصيله لاحقًا)

1. 1. 1. تاريخ الكشف عن الأجسام

تطور الكشف عن الأجسام عبر عدة مراحل رئيسية:

• **الكشف التقليدي:** اعتمد على ميزات مصممة يدويًا، مثل ميزات HOG (Histogram of Oriented Gradients) و SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)، بالإضافة إلى مصنفات مثل SVM (Support Vector Machines). كانت هذه الطرق بطيئة وغير دقيقة نسبيًا.
• **شبكات عصبية التفافية (CNNs):** أحدثت CNNs ثورة في مجال رؤية الحاسوبية. تم استخدامها في البداية لتصنيف الصور، ولكن سرعان ما تم تكييفها للكشف عن الأجسام.
• **شبكات R-CNN:** كانت R-CNN (Regions with CNN features) من أوائل الشبكات التي استخدمت CNNs للكشف عن الأجسام. كانت تعمل عن طريق اقتراح مناطق محتملة في الصورة، ثم استخدام CNN لتصنيف هذه المناطق.
• **Fast R-CNN:** حسنت Fast R-CNN من سرعة ودقة R-CNN عن طريق معالجة الصورة بأكملها مرة واحدة بدلاً من معالجة كل منطقة مقترحة على حدة.
• **Faster R-CNN:** قدمت Faster R-CNN شبكة اقتراح المنطقة (RPN) لإنشاء المناطق المقترحة بشكل أكثر كفاءة، مما أدى إلى تحسين كبير في السرعة.
• **YOLO (You Only Look Once):** YOLO هو خوارزمية كشف عن الأجسام في الوقت الفعلي تعتمد على تقسيم الصورة إلى شبكة من الخلايا، والتنبؤ بالمربعات المحيطة والفئات لكل خلية.
• **SSD (Single Shot MultiBox Detector):** SSD هي خوارزمية أخرى للكشف عن الأجسام في الوقت الفعلي تستخدم طبقات متعددة من الميزات للتنبؤ بالمربعات المحيطة والفئات.

1. 1. 1. أنواع خوارزميات الكشف عن الأجسام

يمكن تصنيف خوارزميات الكشف عن الأجسام إلى فئتين رئيسيتين:

• **الخوارزميات القائمة على الاقتراح (Two-Stage Detectors):** مثل R-CNN, Fast R-CNN, و Faster R-CNN. تعمل هذه الخوارزميات على مرحلتين: أولاً، اقتراح مناطق محتملة في الصورة، ثم تصنيف هذه المناطق. تتميز هذه الخوارزميات بدقتها العالية ولكنها أبطأ نسبيًا.
• **الخوارزميات المعتمدة على اللقطة الواحدة (One-Stage Detectors):** مثل YOLO و SSD. تعمل هذه الخوارزميات في خطوة واحدة، حيث تتنبأ بالمربعات المحيطة والفئات مباشرة من الصورة. تتميز هذه الخوارزميات بسرعتها العالية ولكنها قد تكون أقل دقة من الخوارزميات القائمة على الاقتراح.

| الخوارزمية | النوع | الدقة | السرعة | |---|---|---|---| | R-CNN | Two-Stage | عالية | بطيئة | | Fast R-CNN | Two-Stage | عالية | متوسطة | | Faster R-CNN | Two-Stage | عالية | سريعة | | YOLO | One-Stage | متوسطة | سريعة جدًا | | SSD | One-Stage | متوسطة | سريعة |

1. 1. 1. مقاييس تقييم الكشف عن الأجسام

تقييم أداء خوارزميات الكشف عن الأجسام يتطلب مقاييس مختلفة عن تلك المستخدمة في تصنيف الصور. المقاييس الأكثر شيوعًا هي:

• **Precision (الدقة):** نسبة الكشف الصحيح (True Positives) إلى جميع الكشفات (True Positives + False Positives).
• **Recall (الاسترجاع):** نسبة الكشف الصحيح (True Positives) إلى جميع الأجسام الموجودة في الصورة (True Positives + False Negatives).
• **mAP (Mean Average Precision):** متوسط الدقة عبر جميع الفئات. يعتبر mAP هو المقياس الأكثر شيوعًا لتقييم أداء خوارزميات الكشف عن الأجسام.
• **IoU (Intersection over Union):** قياس مدى تداخل المربع المحيط المتوقع مع المربع المحيط الحقيقي. غالبًا ما يتم استخدام IoU لتحديد ما إذا كان الكشف صحيحًا أم لا.

1. 1. 1. الكشف عن الأجسام وتداول العملات المشفرة

قد يبدو استخدام الكشف عن الأجسام في تداول العملات المشفرة غير بديهي، لكن هناك تطبيقات واعدة:

• **تحليل الرسوم البيانية:** يمكن استخدام الكشف عن الأجسام لتحليل الرسوم البيانية للأسعار وتحديد الأنماط الفنية مثل الرؤوس والكتفين، القمم والقيعان المزدوجة، ومستويات الدعم والمقاومة. يمكن للخوارزمية تحديد هذه الأنماط تلقائيًا، مما يوفر الوقت والجهد على المتداولين.
• **تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي:** يمكن استخدام الكشف عن الأجسام لتحديد الأشخاص في الصور ومقاطع الفيديو على وسائل التواصل الاجتماعي، ثم تحليل تعابير وجوههم لتحديد مشاعرهم تجاه عملة مشفرة معينة. يمكن أن يساعد هذا في قياس معنويات السوق.
• **تحليل حجم التداول:** يمكن استخدام الكشف عن الأجسام لتحديد أنماط في بيانات حجم التداول، مثل الارتفاعات المفاجئة أو الانخفاضات الحادة، والتي قد تشير إلى تحركات سعرية وشيكة.
• **التعرف على الأخبار:** يمكن استخدام الكشف عن الأجسام لتحديد صور معينة في الأخبار المتعلقة بالعملات المشفرة، والتي قد تكون ذات صلة بتحركات الأسعار.
• **التحقق من صحة المعلومات:** يمكن استخدام الكشف عن الأجسام للتحقق من صحة الصور ومقاطع الفيديو المستخدمة في الترويج للعملات المشفرة، والتأكد من أنها ليست مزيفة أو مضللة.
• **التحليل الفني:** استخدام الكشف عن الأجسام لتحديد أنماط الشموع اليابانية بشكل آلي.
• **تحديد الاتجاه:** يمكن استخدام الكشف عن الأجسام لتحديد اتجاه السوق بناءً على تحليل الرسوم البيانية وحجم التداول.
• **استراتيجيات التداول الخوارزمية:** دمج الكشف عن الأجسام في استراتيجيات التداول الخوارزمية لاتخاذ قرارات تداول أكثر دقة.
• **إدارة المخاطر:** استخدام الكشف عن الأجسام لتحديد المخاطر المحتملة في السوق.
• **تحليل البيانات البديلة:** استخدام الكشف عن الأجسام لتحليل البيانات البديلة، مثل الصور ومقاطع الفيديو، للحصول على رؤى حول السوق.
• **تحليل حجم الطلبات:** تحديد حجم الطلبات الكبيرة من خلال تحليل الرسوم البيانية.
• **توقع تقلبات الأسعار:** يمكن استخدام الكشف عن الأجسام لتوقع تقلبات الأسعار بناءً على تحليل البيانات التاريخية.
• **تحديد نقاط الدخول والخروج:** يمكن للخوارزمية تحديد نقاط الدخول والخروج المثالية للصفقات بناءً على تحليل الرسوم البيانية وحجم التداول.
• **تحسين أداء التداول:** يمكن أن يساعد الكشف عن الأجسام في تحسين أداء التداول من خلال توفير رؤى أكثر دقة وفي الوقت المناسب.
• **التحليل الأساسي:** استخدام الكشف عن الأجسام لتحليل الأخبار المتعلقة بالمشاريع والشركات في مجال العملات المشفرة.

1. 1. 1. أدوات ومكتبات الكشف عن الأجسام

هناك العديد من الأدوات والمكتبات المتاحة لتطوير تطبيقات الكشف عن الأجسام:

• **TensorFlow:** مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر من Google.
• **PyTorch:** مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر من Facebook.
• **OpenCV:** مكتبة رؤية حاسوبية مفتوحة المصدر.
• **Detectron2:** مكتبة كشف عن الأجسام من Facebook AI Research.
• **YOLOv5:** تطبيق مفتوح المصدر لخوارزمية YOLO.

1. 1. 1. مستقبل الكشف عن الأجسام

مستقبل الكشف عن الأجسام يبدو واعدًا. مع استمرار تطور تقنيات التعلم العميق، يمكننا أن نتوقع رؤية خوارزميات أكثر دقة وسرعة وكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، يمكننا أن نتوقع رؤية تطبيقات جديدة للكشف عن الأجسام في مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك تداول العملات الرقمية.

1. 1. 1. الخلاصة

الكشف عن الأجسام هو مجال قوي في رؤية الحاسوبية مع تطبيقات واسعة النطاق. فهم الأساسيات والتقنيات المختلفة المتاحة يمكن أن يفتح الباب أمام إمكانيات جديدة ومثيرة، بما في ذلك تحسين استراتيجيات تداول البيتكوين و الإيثريوم وغيرها من الأصول المشفرة.

التعلم العميق | شبكات عصبية | الذكاء الاصطناعي | معالجة الصور | تحليل البيانات | الرؤية الآلية | الخوارزميات | البيانات الضخمة | التعرف على الأنماط | التحليل الإحصائي | الرسوم البيانية | التحليل الفني | حجم التداول | الشموع اليابانية | استراتيجيات التداول | إدارة المخاطر | التحليل الأساسي | البيانات البديلة | التداول الخوارزمي | العملات المستقرة

منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها

المنصة	مميزات العقود الآجلة	التسجيل
Binance Futures	رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M	سجّل الآن
Bybit Futures	عقود دائمة عكسية	ابدأ التداول
BingX Futures	التداول بالنسخ	انضم إلى BingX
Bitget Futures	عقود مضمونة بـ USDT	افتح حساب
BitMEX	منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x	BitMEX

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @strategybin للحصول على المزيد من المعلومات. أفضل منصات الربح – اشترك الآن.

شارك في مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @cryptofuturestrading للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!