نظام لاكتشاف وضعيات ركوب الخيل باستخدام الذكاء الاصطناعي وربطه ببوت تليجرام

يهدف المشروع إلى تطوير نظام ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لتحليل وضعيات ركوب الخيل واكتشاف الحركات الصحيحة والخاطئة. يتميز النظام بإمكانية إرسال تنبيهات وتقارير فورية عبر بوت تليجرام مخصص، مما يعزز من تجربة المستخدم وسهولة التفاعل مع النظام.

خطوات العمل:

تجميع البيانات:

جمع مجموعة بيانات متكاملة تحتوي على صور وفيديوهات لراكبي الخيل أثناء التدريب، مع تصنيف الحركات الصحيحة والخاطئة.

البيانات تتضمن عوامل مثل وضعية الجلوس، حركة اليدين، ووضع القدمين على الركاب.

تدريب النموذج:

تطوير نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام الشبكات العصبية العميقة (Deep Learning) مثل CNN.

تدريب النموذج باستخدام مكتبات مثل TensorFlow وKeras لتحليل الأنماط واكتشاف الأخطاء.

معالجة البيانات:

استخدام OpenCV لتحليل الصور والفيديوهات المُلتقطة من الكاميرا.

تحسين جودة البيانات واستخراج الميزات الأساسية لتحليل حركات الراكب.

التكامل مع Raspberry Pi:

توصيل النظام بكاميرا Raspberry Pi لتوفير مراقبة مباشرة أثناء التدريب.

إرسال الحركات المُلتقطة إلى النموذج لتحليلها في الوقت الفعلي.

إضافة بوت تليجرام:

إنشاء بوت تليجرام متصل بالنظام باستخدام مكتبة مثل python-telegram-bot.

إرسال تقارير فورية عن أداء راكب الخيل عبر البوت، تتضمن:

تنبيهات حول الأخطاء المكتشفة.

نصائح لتحسين وضعية الركوب.

ملخص تفصيلي بعد كل جلسة تدريب.

البوت يتيح للراكب أو المدرب إرسال أوامر لاستعراض الأداء أو طلب تحليل مباشر.

التنبيهات:

إنشاء نظام تنبيه صوتي أو مرئي محلي للراكب.

إرسال التنبيهات أيضًا إلى بوت تليجرام لضمان وصول المعلومات حتى لو لم يكن الراكب قريبًا من الجهاز.

فوائد المشروع:

تحسين تجربة التعلم لراكبي الخيل.

توفير وسيلة سهلة وسريعة للتواصل عبر بوت تليجرام.

مساعدة المدربين في تتبع أداء المتدربين عن بُعد.

تقليل أخطاء الركوب وتعزيز الأمان أثناء التدريب.

الأدوات المستخدمة:

اللغات والمكتبات: Python، TensorFlow، Keras، OpenCV، python-telegram-bot.

الأجهزة: Raspberry Pi، كاميرا عالية الجودة.

النماذج: CNN (الشبكات العصبية الالتفافية) لتحليل الصور.

رؤية مستقبلية:

إضافة تقارير يومية أو أسبوعية يتم إرسالها تلقائيًا عبر بوت تليجرام.

تطوير ميزة تسجيل الفيديوهات ورفعها مباشرة على البوت لتحليلها لاحقًا.

دمج النظام مع تطبيق موبايل متكامل لمزيد من التحليل والتفاعل.