Mini_Detecto – نظام ذكي للتعرف على الفاكهة بالذكاء الاصطناعي

قمت بتنفيذ مشروع في مجال الذكاء الاصطناعي ورؤية الحاسوب يهدف إلى اكتشاف وتصنيف الفاكهة (تفاح أو موز) باستخدام تقنيات تعلم الآلة والتعلم العميق.

بدأت بكتابة كود بلغة Python لفتح الكاميرا والتقاط الصور وإرسالها مباشرة إلى النموذج للتصنيف.

خلال المشروع قمت بتجربة ثلاثة نماذج مختلفة:

الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) كأساس للتجربة.

الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) للحصول على دقة أعلى في التعرف على الصور.

التعلم بالنقل (Transfer Learning) باستخدام نموذج Inception الجاهز، مما ساعد على تحسين الأداء بشكل كبير وتوفير وقت التدريب.

خلال العمل على المشروع، طبقت خطوات معالجة البيانات، التدريب، التقييم وتحسين الأداء، بالإضافة إلى تحليل الأخطاء وتعديل مجموعة البيانات لتحقيق نتائج أفضل.

النتيجة كانت نظامًا قادرًا على التعرف على الفاكهة في الوقت الفعلي عبر الكاميرا بدقة عالية.