نظام ذكي لمراقبة السائق باستخدام الذكاء الاصطناعي (Smart Driver Monitoring System)

مشروع تخرجي بعنوان Smart Driver Monitoring System هو نظام يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي ورؤية الحاسوب (Computer Vision) لتحليل سلوك السائق واكتشاف حالات الإرهاق أو التشتت أثناء القيادة.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Raspberry Pi 4 كنظام تشغيل أساسي لتشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي، وتم تطوير خوارزمية تعتمد على Deep Learning لاكتشاف وجه السائق وتحديد حالته (منتبه – نائم – مشتت).

يتكوّن النظام من جزأين مترابطين:

1- جزء برمجي (Software):

- تدريب نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام Python وOpenCV وTensorFlowو MediaPipe.

- تطوير سكريبت يعمل على Raspberry Pi لتحليل الفيديو لحظيًا.

- توصيل النظام بوحدة STM32 عبر واجهة UART لإرسال التنبيهات.

2- جزء مادي (Hardware):

- توصيل الكاميرا بوحدة Raspberry Pi لالتقاط الفيديو وتحليل الإطارات في الزمن الحقيقي.

- نظام إنذار صوتي وضوئي لتحذير السائق في حالات النعاس أو التشتت.

- وحدة GPS لالتقاط الموقع الجغرافي (Latitude, Longitude) لحظة حدوث حالة طوارئ أو حدث مهم.

- وحدة GSM (GSM Module) لإرسال رسائل SMS وتنبيهات طارئة إلى أرقام محددة، وأيضًا لدعم الاتصال الصوتي إن لزم.

- التكامل بين الوحدات يتم عبر واجهات تسلسلية (UART) :

Raspberry Pi يستقبل بيانات GPS عبر UART (TX/RX).

Raspberry Pi يتواصل مع وحدة GSM عبر UART لإرسال أوامر AT لإرسال SMS أو إجراء مكالمات.

عند اكتشاف حالة طوارئ (نوم السائق أو تشتيت كبير) يقوم النظام بـ:

1- توليد إنذار صوتي/ضوئي داخل المركبة فورًا.

2- تسجيل الحدث ووقت الحدث.

3- قراءة إحداثيات GPS الحالية وتحويلها إلى رابط خرائط (Google Maps).

4- إرسال رسالة طوارئ (SMS) تلقائية إلى أرقام الطوارئ/الجهات المسؤولة تحتوي على نص الحدث + إحداثيات + رابط موقع.

تم اختبار التكامل الفعلي بين Raspberry Pi وSTM32 وGPS وGSM، والنظام قادر على إرسال رسائل الطوارئ بدقة زمنية جيدة.

كما تم إجراء اختبارات ميدانية للنظام وأظهر دقة عالية في التعرف على الحالات في الوقت الفعلي.

هدف المشروع: تقليل حوادث الطرق الناتجة عن إرهاق السائقين باستخدام الذكاء الاصطناعي وتحليل الصور.