نظام للكشف عن الغرق في البحر وحمامات السباحة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

وصف مشروع اكتشاف الغريق في البحر وحمامات السباحة باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI-based Drowning Detection System)

1. فكرة المشروع:

المشروع يهدف إلى تقليل حوادث الغرق من خلال تطوير نظام ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل الفيديوهات القادمة من الكاميرات المثبتة في البحر أو حمامات السباحة. يقوم النظام بالكشف عن الحركات الغير طبيعية أو أي إشارات تدل على حدوث حالة غرق، ثم يرسل تنبيهات في الوقت الفعلي للمنقذين.

2. الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغات البرمجة:

Python: لتطوير النموذج وتحليل البيانات.

C++: يمكن استخدامها في جزء التحكم بالكاميرات لتحسين الأداء في الزمن الحقيقي.

المكتبات في Python:

OpenCV: لمعالجة الصور والفيديوهات وتحليل الحركات.

TensorFlow/Keras: لبناء نماذج التعلم العميق لتصنيف الحالات (غرق/غير غرق).

PyTorch: يمكن استخدامها كبديل إذا احتاج المشروع تقنيات متقدمة في الشبكات العصبية.

Scikit-learn: لتحليل البيانات وإجراء الاختبارات الأساسية للنموذج.

Numpy/Pandas: لمعالجة البيانات وتنظيمها.

Matplotlib/Seaborn: لعرض البيانات وتحليل الأنماط.

الأجهزة المستخدمة:

كاميرات مراقبة عالية الجودة: لتغطية المنطقة المستهدفة (المسبح أو البحر).

معالجات قوية أو وحدات GPU: لمعالجة الفيديوهات وتحليلها في الزمن الحقيقي.

Raspberry Pi أو Jetson Nano: لدمج النظام مع الكاميرات وتشغيله في البيئة الحقيقية.

بيئة التطوير:

Visual Studio Code: لكتابة الأكواد وتنظيم المشروع.

Jupyter Notebook: لاختبار الخوارزميات وتحليل البيانات.

Google Colab: لتدريب النماذج باستخدام موارد سحابية.

أنظمة التحكم:

NVIDIA CUDA: لتسريع معالجة الفيديوهات باستخدام بطاقات الرسومات.

MQTT أو HTTP: لإرسال التنبيهات أو التحكم بالنظام.

3. طريقة العمل:

جمع البيانات:

الحصول على فيديوهات تحتوي على حالات غرق وحركات طبيعية من كاميرات في بيئات مشابهة (مثل حمامات السباحة).

يمكن استخدام بيانات مفتوحة المصدر أو جمعها من مصادر ميدانية.

معالجة البيانات:

استخدام OpenCV لتحليل الفيديوهات إلى إطارات (Frames).

تنظيف البيانات وفصل الحركات الطبيعية عن الحركات المشتبه بها.

تطوير النموذج:

بناء شبكة عصبية عميقة (مثل CNN) لتصنيف الإطارات إلى حالات "غرق" أو "غير غرق".

يمكن أيضًا استخدام تقنيات RNN أو LSTM لتحليل التسلسل الزمني للإطارات.

تقييم النموذج:

تدريب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة واختباره على بيانات جديدة.

تحسين النموذج باستخدام تقنيات مثل Augmentation وزيادة الدقة.

النشر والتنفيذ:

ربط النظام بالكاميرات المثبتة في الموقع.

تحليل الفيديوهات بشكل مباشر (Real-time) واكتشاف الحالات المشتبه بها.

إرسال التنبيهات:

إرسال إشعارات أو تنبيهات صوتية للمنقذين عبر واجهة تطبيق أو أجهزة إنذار.

4. مميزات المشروع:

الزمن الحقيقي: النظام يعمل بشكل مباشر لتحليل الفيديوهات واتخاذ الإجراءات بسرعة.

التقليل من الحوادث: يساعد في تقليل حالات الغرق من خلال الكشف المبكر.

التعلم المستمر: يمكن للنظام تحسين دقته باستمرار مع جمع المزيد من البيانات.

التكامل: يمكن ربط النظام بسهولة مع أنظمة المراقبة الأخرى.

التنبيهات الذكية: إرسال إشعارات موجهة بشكل مباشر إلى المسؤولين.

الكفاءة: تحليل الفيديوهات بشكل سريع باستخدام تقنيات معالجة الصور الحديثة.