يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام ذكي يعتمد على YOLOv8 لاكتشاف وتصنيف إشارات المرور في الصور والفيديوهات بدقة وكفاءة عالية. تم تصميم النموذج للتعرف على أربع حالات رئيسية للإشارات المرورية: الأحمر، الأخضر، الأصفر، والإيقاف، مما يجعله مناسبًا للتطبيق في أنظمة المراقبة المرورية الذكية وإدارة حركة المرور.
أبرز المزايا:
اكتشاف دقيق لإشارات المرور في الصور والفيديوهات باستخدام تقنيات التعلم العميق.
تصنيف ذكي لحالات الإشارات المختلفة، مما يساعد على تحسين تحليل حركة المرور.
تحليل مرئي شامل مع تحديد مواقع الإشارات داخل المشهد عبر إطارات محكمة التحديد (Bounding Boxes).
أداء عالي في الوقت الحقيقي، مما يجعله مثاليًا لأنظمة المراقبة الذكية.
التقنيات المستخدمة:
YOLOv8: نموذج متقدم لاكتشاف الأشياء في الوقت الحقيقي.
OpenCV: معالجة وتحليل الصور والفيديوهات.
TensorFlow: تدريب وتحسين النموذج لتحقيق أفضل أداء.
تحليل البيانات: تحسين دقة التصنيف من خلال تقنيات التعلم العميق.
تطبيقات المشروع:
أنظمة المراقبة وإدارة المرور الذكية.
دعم السيارات ذاتية القيادة في فهم إشارات الطريق.
تحسين تحليل الفيديوهات لاستخدامها في السلامة المرورية.
| اسم المستقل | Amir I. |
| عدد الإعجابات | 1 |
| عدد المشاهدات | 6 |
| تاريخ الإضافة |
