تطبيق ذكي لتصنيف القطط والكلاب باستخدام الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية
تفاصيل العمل
الهدف من المشروع
تطوير تطبيق متطور يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتصنيف الصور والتعرف على الحيوانات الأليفة (القطط والكلاب) في الوقت الفعلي من خلال كاميرا الويب.
التقنيات والأدوات المستخدمة
Python - لغة البرمجة الأساسية
TensorFlow/Keras - لنماذج التعلم العميق
OpenCV - لمعالجة الصور والفيديو
MediaPipe - لكشف الوجوه
MobileNetV2 - نموذج الشبكة العصبية المدربة مسبقاً
NumPy - للعمليات الرياضية والمصفوفات
️ الخطوات التقنية للتنفيذ
1. إعداد النموذج
استخدام نموذج MobileNetV2 المدرب على قاعدة بيانات ImageNet
تحسين النموذج للتعرف على أكثر من 120 سلالة مختلفة من القطط والكلاب
إعداد فئات التصنيف الشاملة لجميع أنواع الحيوانات المدعومة
2. معالجة الصور
تطبيق تقنيات المعالجة المسبقة للصور (Preprocessing)
تغيير حجم الصور إلى 224x224 بكسل
تطبيق التطبيع اللوني المطلوب لنموذج MobileNetV2
3. التصنيف في الوقت الفعلي
التقاط الصور من كاميرا الويب
تحليل كل إطار لتحديد نوع الحيوان
عرض النتائج مع درجة الثقة (Confidence Score)
تحسين الأداء عبر تحليل الإطارات بفواصل زمنية محددة
4. ميزات إضافية
كشف الوجوه البشرية باستخدام MediaPipe
واجهة مستخدم بصرية واضحة مع ألوان مميزة
عرض درجة الثقة للتنبؤات
إمكانية الإنهاء السهل للتطبيق
المميزات الرئيسية
دقة عالية: يحقق دقة تصنيف تزيد عن 90% للحيوانات الواضحة
الوقت الفعلي: معالجة فورية لإطارات الفيديو
سهولة الاستخدام: واجهة بسيطة وبديهية
تحسين الأداء: تقليل استهلاك الموارد من خلال معالجة إطارات متباعدة
مرونة التطوير: كود قابل للتوسع والتخصيص
النتائج المحققة
تصنيف فوري للحيوانات مع عرض النوع ودرجة الثقة
معالجة سلسة للفيديو بدون تأخير ملحوظ
دعم كشف الوجوه البشرية كميزة إضافية
استقرار في الأداء حتى في ظروف الإضاءة المتغيرة
التحديات والحلول
التحدي: تحسين سرعة المعالجة مع الحفاظ على الدقة
الحل: معالجة الإطارات بفواصل زمنية محددة (كل 10 إطارات)
التحدي: التعامل مع الحيوانات غير المدعومة
الحل: إضافة فئة "غير محدد" مع آلية ذكية للتنبؤ
التحدي: تحسين تجربة المستخدم
الحل: إضافة ألوان مميزة وواضحة لكل نوع من التصنيفات
إمكانيات التطوير المستقبلية
إضافة المزيد من أنواع الحيوانات
تحسين دقة التصنيف بنماذج أكثر تقدماً
إضافة حفظ وتصدير النتائج
تطوير واجهة ويب تفاعلية
إضافة ميزات التحليل الإحصائي