مراجعة شاملة للأنظمة المرئية لمراقبة الوضع والحركة مع التركيز على طرق الذكاء الاصطناعي

تُعزز الأنظمة الحديثة لمراقبة الوضع والحركة بشكل متزايد من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. بالإضافة إلى الطرق التحليلية والخوارزمية التقليدية، التي لا تزال تُطبق في مجالات مثل معالجة الإشارات، ودمج المستشعرات، ونمذجة الحركية، هناك عدد متزايد من الأبحاث التي تستفيد من الطرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة، والموثوقية، وقدرات صنع القرار في الوقت الحقيقي. تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية وطرق التعلم العميق بشكل متزايد في مهام مثل توقع مسارات الحركة، واكتشاف الشذوذ في الوضع، وتقريب أنماط الحركة المعقدة. الهدف الرئيسي من هذا العمل هو تقديم المساهمات الرئيسية للنشر الحديث في الوضع الحالي للمجال. كما تم تسليط الضوء على الاتجاهات الرئيسية والتحديات وآفاق تطويرها في المستقبل. تم إجراء تحليل إحصائي أولي بناءً على الردود على الاستفسارات المُعدة لمحركات البحث في قواعد البيانات الرائدة على الإنترنت منذ عام 2006. بعد ذلك، خضعت المقالات المسترجعة من السنوات الست الماضية لتحليل أكثر تفصيلاً. تم تقسيمها إلى مجالات موضوعية، بما في ذلك نماذج تقدير وضع الإنسان؛ وأنظمة للكشف عن الحركة وتتبعها، مع إيلاء اهتمام خاص لحركة الإنسان؛ وفي النهاية، تطبيقات أكثر تخصصاً مثل التعرف على الأفعال، والقيادة الذاتية، وتحليل الحركة، والمراقبة. تم تصنيف هياكل النماذج المُنشأة، وطرق ضبط المعلمات أو التدريب، ومجموعات البيانات المدخلة المستخدمة، ومقاييس تقييم النتائج. أخيراً، تم استخلاص بعض الاستنتاجات العامة.