Social Distance Detector

هذه الوحدة الوظيفية تقوم بتحليل تدفق الصور لاكتشاف الأشخاص والتحقق من التباعد البدني بناءً على عتبة مسافة محددة. تعرض الأشخاص المكتشَفين وتُميِّز الأزواج التي تنتهك المسافة المحددة.

📥 المدخلات

Image Any مرّر الصورة أو إطار الفيديو المراد تحليله.

Perspective Matrix مصفوفة تحويل اختيارية لتحويل إحداثيات الصورة إلى مستوى العالم الحقيقي لقياس المسافات بدقة أكبر.

Distance Threshold الحد الأدنى المسموح به للمسافة بين الأشخاص (الوحدات تعتمد على معايرة المنظور).

📤 المخرجات

Image Any صورة مشروحة تحتوي على الأشخاص المكتشَفين، خطوط الربط، وإبراز حالات الانتهاك.

Person Count عدد الأشخاص المكتشَفين في الإطار.

Violation Count عدد أزواج الانتهاك المكتشفة (الأزواج الأقرب من العتبة).

Is Violated ? قيمة منطقية تشير إلى وجود أي انتهاك أم لا.

🕹️ عناصر التحكم

Confidence Ratio شريط تعيير يضبط حساسية ثقة الكشف. القيم الأعلى تتطلب ثقة أقوى ليُعتَبَر الكائن شخصًا.

🎨 الميزات

• كشف الأشخاص وعرضهم بصريًا في الزمن الفعلي على الصور الواردة.

• قياس المسافة بين كل زوج من الأشخاص المكتشَفين.

• تصحيح منظور اختياري باستخدام Perspective Matrix لتحقق أكثر دقة للمسافات في العالم الحقيقي.

• مخرجات واضحة للمراقبة والمعالجة اللاحقة: الصورة، الأعداد، وعلم الانتهاك.

📊 آلية التشغيل

عند التفعيل، تستقبل هذه الوحدة صورة الإدخال، تكتشف مواقع الأشخاص في الإطار، وتقوم —اختياريًا— بتحويل تلك المواقع باستخدام Perspective Matrix المزوَّدة، ثم تحسب المسافات بين كل زوج وتقارنها مع Distance Threshold. تعيد الوحدة صورة مشروحة ومخرجات رقمية/منطقية تصف حالة الكشف والانتهاك.

📝 طريقة الاستخدام

1. وفّر مصدر الصورة إلى Image Any (تدفق كاميرا أو صورة مُحمّلة).

2. إذا كنت تحتاج مسافات في العالم الحقيقي، زوّد Perspective Matrix المعايرة. بدونها، تكون القياسات بوحدات بكسل على مستوى الصورة.

3. اضبط Distance Threshold المناسب حسب معايرتك أو تقديرك بالبكسل.

4. عدّل Confidence Ratio لتحقيق التوازن بين فقدان الاكتشافات والنتائج الكاذبة.

5. اقرأ المخرجات لبدء التنبيهات أو التسجيل أو المعالجة اللاحقة عند حدوث انتهاكات.

💡 نصائح وحيل

• لمصدر الكاميرا، اربط هذه الوحدة مع مصدر صورة مثل Camera USB, Camera IP (ONVIF), Stream Reader, أو Load Image.

• لعرض النتائج بشكل أكبر، أضف Show Image بعد هذه الوحدة.

• إذا كان الكشف ضجيجيًا، جرّب تغيير حجم الصورة أو إزالة الضجيج مسبقًا باستخدام Image Resizer أو Denoising لتحسين الاستقرار.

• للحصول على كشف أشد متانة أو لفئات مخصصة، فكر في الجمع مع Object Detection أو Object Detection - Custom قبل هذا البلوك ومرّر مراكز الاكتشاف إلى هذه الوحدة لفحص المسافات.

• استخدم Perspective Transform لإنتاج Perspective Matrix موثوقة عند الحاجة لقياسات العالم الحقيقي.

• استخدم Image ROI أو Image ROI Select لتحديد منطقة التحليل (لتقليل الإيجابيات الكاذبة وتسريع المعالجة).

• عند الحاجة لتتبع عبر الإطارات، استخدم Object_Detection_Tracker بعد الوحدة للحصول على معرفات ثابتة وتحليلات محسّنة.

🛠️ استكشاف الأخطاء وإصلاحها

• لا يتم اكتشاف أشخاص: زد قيمة Confidence Ratio قليلًا أو قدّم إدخال بدقة أعلى. تأكد من أن الإضاءة في المشهد تسمح بمشاهدة ملامح الأشخاص بوضوح.

• الكثير من الإيجابيات الكاذبة: جرّب زيادة Confidence Ratio, طبّق معالجةٍ مسبقة مثل Blur أو Image Threshold, أو قصر المنطقة باستخدام Image ROI.

• قياسات المسافات غير صحيحة: تحقق من معايرة Perspective Matrix ووفّر مصفوفة صحيحة باستخدام Perspective Transform. بدون تصحيح المنظور، تكون المسافات بوحدات بكسل وقد لا تعكس القياسات في العالم الحقيقي.

• استهلاك عالي للمعالج/الرسوميات: قلّل دقة الإدخال باستخدام Image Resizer أو شغّل عمليات الكشف بوتيرة أقل.