نبذة عن مشروع "Dynamic Motion Detection with Human Pose Estimation using Computer Vision & Deep Learning" (الكشف الديناميكي عن الحركة مع تقدير وضعية الجسم باستخدام الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق):
يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام متقدم للكشف الديناميكي عن الحركة باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق، مع التركيز بشكل خاص على تقدير وضعية الجسم البشري (Human Pose Estimation - HPE). يعتمد المشروع على استخدام نموذج شبكة HRNet (High-Resolution Network) عالي الدقة لتحديد النقاط الرئيسية في الجسم، وتحليلها لتتبع الحركة واكتشاف الحالات المختلفة، بما في ذلك حالات السقوط.
أهم جوانب وميزات المشروع:
الكشف الديناميكي عن الحركة:
يركز المشروع على تحليل الحركة الديناميكية، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات تتطلب تتبعًا في الوقت الفعلي وتحليلًا للحركة المستمرة.
يستخدم النظام تقنيات متقدمة لمعالجة الفيديو والبيانات المرئية لتحديد التغيرات في وضعية الجسم.
تقدير وضعية الجسم بدقة عالية:
يعتمد النظام على نموذج HRNet لضمان دقة عالية في تحديد النقاط الرئيسية في الجسم البشري، مثل المفاصل والأطراف.
يتم دمج HRNet مع نموذج YOLO للكشف الفعال عن الأشخاص في الصور ومقاطع الفيديو، مما يضمن التركيز على الأهداف الصحيحة.
تطبيقات متنوعة:
يتميز المشروع بالمرونة والتكيف، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:
الرعاية الصحية: الكشف عن حالات السقوط، والمساعدة في إعادة التأهيل، وتحليل المشي.
التحليل الرياضي: تتبع حركات الرياضيين، وتقييم الأداء، وتحليل تقنيات الحركة.
المراقبة: تتبع الأفراد في الأماكن العامة أو في البيئات الحساسة، والكشف عن السلوكيات غير المعتادة.
التفاعل بين الإنسان والحاسوب: تحسين تجربة المستخدم في الألعاب والتطبيقات التفاعلية التي تتطلب تتبع الحركة.
معالجة البيانات والتصور:
يتضمن المشروع خطوات مفصلة لمعالجة البيانات مسبقًا، مثل استبعاد الصور غير البشرية، وتصفية الصور غير الواضحة، وضبط الأبعاد والتعليقات التوضيحية.
يوفر النظام تصورًا مرئيًا للنقاط الرئيسية في الجسم والهياكل العظمية، مما يسهل فهم وتحليل البيانات.
نماذج تعلم عميق متقدمة:
يستخدم المشروع نماذج تعلم عميق متطورة مثل HRNet و YOLOv6 لضمان أداء عالي في تقدير الوضعية والكشف عن الأشخاص.
يشمل المشروع أيضًا تفاصيل حول ضبط النماذج واستخدام تقنيات نقل التعلم لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة.
واجهات مستخدم سهلة:
يتضمن المشروع تطوير واجهة مستخدم رسومية (GUI) سهلة الاستخدام باستخدام CustomTkinter، مما يسهل التفاعل مع النظام على أجهزة الكمبيوتر.
يوفر تطبيق ويب مبني على React و TensorFlow.js وصولًا أوسع للنظام عبر المتصفحات.
الخلاصة:
مشروع "Dynamic Motion Detection with Human Pose Estimation using Computer Vision & Deep Learning" يقدم حلاً شاملاً لتتبع وتحليل الحركة البشرية باستخدام أحدث تقنيات الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق. يتميز النظام بالدقة والسرعة والمرونة، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات متنوعة في مجالات حيوية. يركز المشروع على توفير واجهات مستخدم سهلة الاستخدام، ويوفر أيضًا أساسًا قويًا للتطوير المستقبلي.
| اسم المستقل | Khaled Z. |
| عدد الإعجابات | 0 |
| عدد المشاهدات | 23 |
| تاريخ الإضافة | |
| تاريخ الإنجاز |
