DDD-model: Flask-Based Driver Drowsiness Detection System

# DDD-model: نظام كشف تعب السائق باستخدام Flask

هذا المشروع هو تطبيق ويب يعمل على منصة Flask لاكتشاف تعب السائق باستخدام نموذج تعلم آلي مخصص. يتيح التطبيق للمستخدمين تحميل الصور، معالجتها مسبقاً، والحصول على تنبؤات حول ما إذا كان السائق يشعر بالتعب أم لا.

## الميزات

- **تحميل الصور ومعالجتها مسبقاً:** يمكن للمستخدمين تحميل الصور، والتي يتم معالجتها (تحويلها إلى تدرج الرمادي وتغيير حجمها) للتنبؤ بواسطة النموذج.

- **التنبؤ بالنموذج:** يستخدم نموذج TensorFlow مخصصاً للتنبؤ بتعب السائق.

- **عرض الصور:** يمكن للتطبيق عرض الصور الأصلية والمعالجة.

- **واجهة الويب:** تتضمن قوالب HTML للتفاعل مع المستخدم.

## التثبيت

1. **استنساخ المستودع:**

```bash

git clone https://github.com/your_u...

cd DDD-model

```

2. **تشغيل التطبيق:**

```bash

python app.py

```

## النقاط الرئيسية (Endpoints)

- **`GET /`**: يعرض الصفحة الرئيسية HTML.

- **`POST /upload`**: يحمل الصورة ويقوم بمعالجتها مسبقاً.

- **`POST /predict`**: يتنبأ بحالة تعب السائق.

- **`GET /images/<filename>`**: يعرض الصور من مجلد التحميل.

- **`GET /Start`**: يعرض صفحة البدء.

## هيكل الملفات

```

DDD-model/

├── app.py

├── Model

│ ├── ddd-detection-with-93-accur-final.ipynb

│ ├── DDD_model.h5

├── templates/

│ ├── index.html

│ ├── Start.html

├── static

| ├──css

| ├── index.css

| ├── start.css

| ├──js

| ├── index.js

| ├── start.js

| ├── images

| ├── moon.svg

| ├── sun.svg

├── uploaded_images/

```

## مجموعة البيانات

- [رابط مجموعة البيانات على Kaggle](https://www.kaggle.com/da...)

## وظائف المعالجة المسبقة

- **`preprocess_image(image_path, apply_histogram_equalization=False)`**: تعالج الصورة للعرض أو الاستخدام اللاحق.

- **`preprocess_image_for_model(image_path)`**: تعالج الصورة خصيصاً للتنبؤ بواسطة النموذج.

## كيفية الاستخدام

1. ابدأ التطبيق:

```bash

python app.py

```

2. افتح متصفحك وتوجه إلى `http://localhost:5000`.

3. قم بتحميل صورة واحصل على نتائج التنبؤ.

## المتطلبات

- Flask

- TensorFlow

- Pillow (PIL)

- NumPy

- OpenCV

- Matplotlib

- Joblib

## ملاحظات

- تأكد من حفظ النموذج المدرب في المسار المحدد.

- اضبط أبعاد إدخال النموذج في وظائف المعالجة المسبقة لتتناسب مع متطلبات النموذج.

## الرخصة

هذا المشروع مرخص تحت رخصة MIT.