تصميم النموذج واختيار الخوارزمية المناسبة: بدأت بتحديد الخوارزمية المناسبة للكشف عن حالات السقوط والإغماء، حيث اخترت نموذجًا ديناميكيًا يمكنه التكيف مع المواقف المختلفة وتجنب الإنذارات الكاذبة.
جمع البيانات وتدريب النموذج: جمعت بيانات متنوعة تشمل حالات السقوط والإغماء في ظروف مختلفة. ثم قمت بتدريب النموذج باستخدام هذه البيانات لضمان دقة الكشف باستخدام نموذج YOLO
تحديد زمن السماحيه: حددت فترة زمنية معينة السماحيه لتحديد متى يتم إرسال الإنذار. إذا استمر الشخص على الأرض لفترة تتجاوز هذه العتبة، يتم تشغيل الإنذار وإرسال رسالة نصية للطوارئ.
اختبار النموذج: قمت باختبار النموذج في سيناريوهات مختلفة للتأكد من أنه يمكنه الكشف بدقة عن حالات السقوط والإغماء دون إرسال إنذارات كاذبة عندما يكون الشخص على الأرض لفترة قصيرة.
التنفيذ والتكامل: نفذت النموذج في بيئة عملية وتكاملته مع أنظمة الإنذار والرسائل النصية لضمان التشغيل السلس والكفاءة في حالات الطوارئ.
المراجعة والتحسين: بعد التنفيذ، قمت بمراجعة أداء النموذج وتحسينه حسب الحاجة لضمان تحقيق الأهداف المطلوبة بكفاءة عالية.
هذه الخطوات مجتمعة أدت إلى تطوير نموذج فعال يمكنه الكشف عن حالات السقوط والإغماء وتقديم الاستجابة المناسبة في الوقت المناسب.
اسم المستقل | Abdulqader E. |
عدد الإعجابات | 0 |
عدد المشاهدات | 8 |
تاريخ الإضافة | |
تاريخ الإنجاز |