وہ عشتار دیوی کی معصوم داسی
(سید ماجد شاہ)
وہ عشتار دیوی کی معصوم داسی
جو چنچل بھی تھی، خوبصورت بھی تھی
اور مقدّس بھی تھی
مرے ساتھ شوخی میں مصروف تھی
اچانک سمندر میں لہریں اُٹھیں
ایسی طغیانی آئی ، تلاطم ہوا
کہ سنہری روئیں اس کے کندن بدن پر چمکنے لگے
رات روشن ہوئی
تھوڑے ڈھلکے ہوئے زاویے اس طرح سے مُدوّر ہوئے
جیسے مینا چھلکنے کو تیار ہو
اُس کی آنکھیں شفق بن کے جلنے لگیں
میں ہی کیا
وہ مِرا عکس جو اُس کی آنکھوں میں تھا
سُرخ ہونے لگا
میرے ہاتھوں کی بے تابیاں بڑھ گئیں
ہاتھ جاگے تو جس طرح مضراب سے تار چھڑنے لگے
سُر ملے تو قیامت کی سنگت ہوئی
پھول کھلتے رہے، خوشبوئیں چار اطراف میں رقص کرتی رہیں
اِک مقدّس اَلاؤ میں کچھ دیر تک ہم دہکتے رہے
پھر ہوا اِس طرح
جس طرح کہکشاں
پھلجھڑی کی طرح منتشر ہو گئی
تخضع الإجارة لضوابط محددة تسمى الشروط، وهذه الشروط تنقسم إلى أربعة أقسام، شرط يكون مقتضى للعقد، وهو صحيح بالاتفاق، وشرط فيه مصلحة، سواء كانت مصلحة لأحد المتعاقدين أو للعقد، وشرط وصف في المبيع أو الثمن، وهو صحيح أيضاً، وشرط منفعة وهو من المختلف فيه، لذا فإن شروط العقود معظمها تكون جائزة. واعتمد الباحث على المنهج التحليلي، فتناول اللفظ الخاص بمحل الدراسة وعرفه لغة واصطلاحا، مستدلا عليه من مراجعه الأصلية، ثم عرَّج على أقوال الفقهاء لتعزيز ما ترجح منها، وذلك بعد أن بيَّنه بالتحليل والتوثيق. توصلت الدراسة إلى مجموعة من النتائج، أهمها: هنالك ضوابط لحالات العقود الجائزة، منها ما يتعلق بالأحكام ومنها ما يتعلق بالمعنى ومنها ما يتعلق بالشكل ومنها ما يتعلق بالزمان، كما سيتبين لنا في مواطن البحث. وأوصى الباحث بمجموعة من التوصيات أهمها ضرورة أن يلتزم المتعاقدون في معاملاتهم بالضوابط الشرعية لكل عقد وعدم الإعراض عن تلك الضوابط؛ لأن في ذلك مفسدة في أمورهم الدينية والدنيوية، واضطراب في أحوالهم ومعاشاتهم.
An adaptive edge-enhanced correlation based robust and real-time visual tracking framework, and two machine vision systems based on the framework are proposed. The visual tracking algorithm can track any object of interest in a video acquired from a stationary or moving camera. It can handle the real-world problems, such as noise, clutter, occlusion, uneven illumination, varying appearance, orientation, scale, and velocity of the maneuvering object, and object fading and obscuration in low contrast video at various zoom levels. The proposed machine vision systems are an active camera tracking system and a vision based system for a UGV (unmanned ground vehicle) to handle a road intersection. The core of the proposed visual tracking framework is an Edge Enhanced Back-propagation neural-network Controlled Fast Normalized Correlation (EE- BCFNC), which makes the object localization stage efficient and robust to noise, object fading, obscuration, and uneven illumination. The incorrect template initialization and template-drift problems of the traditional correlation tracker are handled by a best-match rectangle adjustment algorithm. The varying appearance of the object and the short-term neighboring clutter are addressed by a robust template- updating scheme. The background clutter and varying velocity of the object are handled by looking for the object only in a dynamically resizable search window, in which the likelihood of the presence of the object is high. The search window is created using the prediction and the prediction error of a Kalman filter. The effect of the long-term neighboring clutter is reduced by weighting the template pixels using a 2D Gaussian weighting window with adaptive standard deviation parameters. The occlusion is addressed by a data association technique. The varying scale of the object is handled by correlating the search window with three scales of the template, and accepting the best-match region that produces the highest peak in the three correlation surfaces. The proposed visual tracking algorithm is compared with the traditional correlation tracker and, in some cases, with the mean-shift and the condensation trackers on real-world imagery. The proposed algorithm outperforms them in robustness and executes at the speed of 25 to 75 frames/second depending on the current sizes of the adaptive template and the dynamic search window. The proposed active camera tracking system can be used to get the target always in focus (i.e. in the center of the video frame) regardless of the motion of the target in the scene. It feeds the target coordinates estimated by the visual tracking framework into a predictive open-loop car-following control (POL-CFC) algorithm which in turn generates the precise control signals for the pan-tilt motion of the camera. The performance analysis of the system shows that its percent overshoot, rise time, and maximum steady state error are 0%, 1.7 second, and ±1 pixel, respectively. The hardware of the proposed vision based system, that enables a UGV to handle a road intersection, consists of three on-board computers and three cameras (mounted on top of the UGV) looking towards the other three roads merging at the intersection. The software in each computer consists of a vehicle detector, the proposed tracker, and a finite state machine model (FSM) of the traffic. The information from the three FSMs is combined to make an autonomous decision whether it is safe for the UGV to cross the intersection or not. The results of the actual UGV experiments are provided to validate the robustness of the proposed system. Index terms – visual tracking, adaptive edge-enhanced correlation, active camera, unmanned ground vehicle.