Object Detection Basics in Hindi & English | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | रोबोटिक्स में डायनेमिक विश्लेषण और बल

परिचय (Introduction)

Object Detection कंप्यूटर विज़न का मुख्य कार्य है जिसमें लक्ष्य (object) को इमेज या वीडियो में कहाँ है (localization) और क्या है (classification) — दोनों ज्ञात किया जाता है। Object Detection pipelines दो मूल approaches पर आधारित होती हैं: Sliding Window आधारित detection और Region Proposal आधारित detection।

Object Detection क्यों महत्वपूर्ण है?

• Autonomous vehicles में pedestrian और vehicle detection
• Security surveillance में intruder detection
• Robotics में obstacle detection और grasping
• Retail और industry में product counting/inspection
• Medical imaging में region anomalies का detection

1. Sliding Window आधारित Object Detection

Sliding Window classical approach है — image पर विभिन्न आकार के windows को slide करके हर window पर classifier apply किया जाता है।

Workflow

1. Image को कई scales में rescale करें
2. हर scale पर fixed-size window slide करें
3. हर window को feature extractor में भेजें (HOG, LBP, Haar)
4. Classifier predicts object presence (SVM, AdaBoost)
5. Multiple detections → Non-Maximum Suppression (NMS)

Pros

• Simple and systematic
• Works with classical ML classifiers
• Early object detection research पर foundation

Cons

• Computationally expensive
• Many redundant windows
• Slow for large images and multiple classes

2. Region Proposal आधारित Detection

Region Proposals image के भीतर संभावित object-containing क्षेत्रों को predict करते हैं। Sliding Window की तुलना में बहुत कम windows होते हैं → computation कम होता है।

Selective Search

Selective search hierarchical grouping करता है और इस आधार पर candidate object regions generate करता है। RCNN इसी पर आधारित था।

Edge Boxes

Edge density के आधार पर predict करता है कि region में object होने की संभावना कितनी है। Fast और efficient method है।

Region Proposal Networks (RPN)

Faster R-CNN में RPN deep learning-based region proposal generator है, जो anchors पर objectness score predict करता है। यह modern detection systems की core technique है।

3. अब तक के प्रमुख Classical Detection Pipelines

1) HOG + SVM (Dalal–Triggs Human Detector)

• Gradient-based features extraction
• Linear SVM classifier
• Strong in structured objects (e.g., pedestrians)

2) Viola–Jones Face Detector

• Real-time face detection
• Haar-like features + AdaBoost
• Integral images → fast computation

4. Post-processing — Non-Maximum Suppression

Detection outputs में कई overlapping bounding boxes आते हैं। NMS highest confidence वाला box रखता है और अन्य overlaps discard करता है। Modern detectors में Soft-NMS भी उपयोग होता है।

5. Object Detection Metrics

• IoU (Intersection over Union)
• Precision-Recall
• mAP (mean Average Precision)
• FPS (Frames per Second)

Applications

• Autonomous vehicles
• Security systems
• Face/people detection
• Medical abnormality detection
• Smart agriculture systems

निष्कर्ष

Object Detection classical sliding window से लेकर region proposal तक बड़ी यात्रा से गुजरा है। Modern deep learning detectors (जैसे YOLO, Faster R-CNN) region proposals को CNN feature maps के साथ मिलाकर real-time और accurate detection प्रदान करते हैं। Classical और DL-based detection दोनों की समझ computer vision engineering के लिए अनिवार्य है।