یکی از مهم ترین پیشرفت هایی که در سال های اخیر به کمک فناوری هوش مصنوعی به دست آمده، استفاده از پردازش تصویر در سیستم های شناسایی عابر پیاده است. در دنیایی که روز به روز تعداد خودرو ها و ترافیک شهری افزایش می یابد، شناسایی عابرین پیاده به طور دقیق و در لحظه می تواند جان انسان های بی شماری را نجات دهد. اگر شما هم کنجکاو هستید که بدانید این فناوری چگونه کار می کند و چه نقشی در کاهش تصادفات دارد، با ما همراه باشید تا نگاهی عمیق تر به این موضوع داشته باشیم.

چرا شناسایی عابر پیاده اهمیت دارد؟

تصور کنید در یک خیابان شلوغ شهری رانندگی می کنید. عابرین پیاده ممکن است ناگهان از پشت خودرو ها یا در نقاط غیرمجاز ظاهر شوند. در چنین شرایطی، حتی بهترین راننده ها هم ممکن است واکنش مناسبی نداشته باشند.
طبق آمار سازمان جهانی بهداشت، حدود 22 درصد از مرگ و میرهای ناشی از تصادفات جاده ای مربوط به عابرین پیاده است. به همین دلیل، توسعه سیستم هایی که بتوانند عابرین را تشخیص داده و خودرو ها را به موقع متوقف کنند، ضروری به نظر می رسد. اینجاست که پردازش تصویر وارد میدان می شود و نقش قهرمان را بازی می کند.

پردازش تصویر چیست و چگونه کار می کند؟

پردازش تصویر یعنی تجزیه و تحلیل تصاویر دیجیتال به وسیله الگوریتم های هوشمند. این فناوری با کمک دوربین های نصب شده در خودرو ها یا محیط های شهری، تصاویر را دریافت می کند و اطلاعات مهمی مثل محل عابر پیاده، مسیر حرکت او و فاصله تا خودرو را استخراج می کند.
برای اینکه این فرآیند بهتر درک شود، مراحل آن را به زبان ساده توضیح می دهیم:

1. جمع آوری تصاویر: دوربین های پیشرفته، تصاویر را از محیط اطراف دریافت می کنند.
2. بهینه سازی تصاویر: در این مرحله، تصاویر از نظر وضوح، نور و نویز اصلاح می شوند تا سیستم بتواند دقیق تر تحلیل کند.
3. تشخیص ویژگی ها: ویژگی هایی مثل شکل بدن انسان، حرکت او و حتی رفتار عابر در تصاویر شناسایی می شود.
4. اعمال تصمیم گیری: بر اساس تحلیل داده ها، خودرو یا سیستم هشدار می دهد یا در صورت خودران بودن، اقدامات لازم را انجام می دهد.

 

تکنولوژی هایی که شناسایی عابر پیاده را ممکن می سازند

شاید برایتان سوال باشد که این فناوری چگونه تا این حد دقیق عمل می کند؟ پاسخ در الگوریتم های پیشرفته و سخت افزارهای قدرتمند نهفته است. در ادامه به چند تکنولوژی کلیدی اشاره می کنیم:

1.شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
این الگوریتم ها به سیستم کمک می کنند تا از میان میلیون ها پیکسل تصویر، الگوهای مربوط به عابرین را شناسایی کند. این فناوری یکی از پایه های اصلی سیستم های پردازش تصویر است.
2. الگوریتم YOLO (You Only Look Once)
YOLO به خودرو ها امکان می دهد در یک نگاه، عابر پیاده و دیگر اشیا را شناسایی کنند. سرعت و دقت بالای این الگوریتم آن را برای کاربردهای لحظه ای ایده آل کرده است.
3. تصاویر حرارتی
برای مواقعی که نور کم است، مثل شب ها یا روزهای مه آلود، تصاویر حرارتی به کمک می آیند. این تصاویر با تشخیص گرمای بدن انسان، حتی در تاریکی عابرین را شناسایی می کنند.
4. ردیابی حرکت
تکنولوژی ردیابی حرکت مسیر حرکت عابر را پیش بینی می کند تا خودرو بتواند به موقع واکنش نشان دهد.

مزایای شناسایی عابر پیاده با پردازش تصویر

وقتی به قابلیت های این فناوری نگاه می کنیم، متوجه می شویم که چرا بسیاری از شرکت های خودرو سازی و شهرهای هوشمند به آن روی آورده اند:

1. کاهش تصادفات جاده ای: خودرو ها با شناسایی زودهنگام عابرین، می توانند از برخورد جلوگیری کنند.
2. ایمنی بیشتر خودرو های خودران: خودرو های خودران بدون این سیستم ها نمی توانند به خوبی محیط اطراف را درک کنند.
3. مدیریت بهتر ترافیک: در شهرهای شلوغ، این فناوری می تواند به سیستم های کنترل ترافیک کمک کند تا جریان عبور و مرور عابرین را بهینه کند.

چالش های شناسایی عابر پیاده با پردازش تصویر

با وجود همه مزایا، این فناوری هنوز با مشکلاتی روبروست:

1.شرایط جوی نامناسب: باران، برف یا مه می تواند دقت دوربین ها را کاهش دهد.
2. مصرف انرژی بالا: سیستم های پردازش تصویر به سخت افزارهای قدرتمند نیاز دارند که ممکن است باتری خودرو ها را زودتر تخلیه کند.
3. رفتار غیرقابل پیش بینی عابرین: عابرانی که ناگهانی مسیر خود را تغییر می دهند یا از نقاط غیرمجاز عبور می کنند، شناسایی را دشوار می کنند.

آینده پردازش تصویر در شناسایی عابر پیاده

با پیشرفت های روزافزون در فناوری، انتظار می رود که این سیستم ها در آینده حتی بهتر و کارآمدتر شوند. استفاده از کلان داده (Big Data)، هوش مصنوعی پیشرفته تر و ترکیب تصاویر معمولی با داده های سه بعدی و حرارتی می تواند دقت سیستم های شناسایی را به طرز چشمگیری افزایش دهد.

نتیجه گیری
فناوری پردازش تصویر با ورود به حوزه شناسایی عابر پیاده، تحولی بزرگ در حمل و نقل ایجاد کرده است. این فناوری نه تنها زندگی انسان ها را ایمن تر می کند، بلکه زیرساختی برای شهرهای هوشمند و خودرو های خودران فراهم می سازد. هرچند چالش هایی وجود دارد، اما با سرمایه گذاری های مداوم در این حوزه، آینده ای روشن و بدون تصادف را می توان تصور کرد.