Real-Time Smoke & Fire Detection using YOLOv12

مشروع يعتمد على الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لتطوير نظام ذكي قادر على اكتشاف الدخان والنار بشكل لحظي باستخدام خوارزمية YOLOv12 الحديثة.

هدف المشروع:

المساهمة في تعزيز أنظمة الإنذار المبكر للحرائق، وتحسين مستوى الأمان الصناعي والمراقبة الذكية في الأماكن العامة والمصانع.

? مميزات المشروع:

استخدام نموذج YOLOv12 لتحديد الدخان والنار بسرعة ودقة عالية.

يعمل على الفيديوهات والبث المباشر من الكاميرات.

عرض مربعات التحديد مع نسبة الثقة لكل اكتشاف.

الأكواد منظمة ضمن دفاتر Jupyter Notebook قابلة للتنفيذ والتعديل.

جاهز للدمج مع أنظمة إنترنت الأشياء (IoT) لتنبيه فوري في حال اكتشاف حريق.

? التقنيات المستخدمة:

Python · YOLOv12 · PyTorch · OpenCV · NumPy · Matplotlib

هذا المشروع يعكس خبرتي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، وهو مثال على كيفية توظيف خوارزميات التعلم العميق في حلول أمنية عملية تسهم في حماية الأرواح والممتلكات.