كشف اشارات المرور باستخدام الرؤية الحاسوبيه

المشروع عبارة عن نظام كشف وتصنيف إشارات المرور باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق.

**المميزات:**

* **كشف دقيق:** يحدد عدة فئات من إشارات المرور بدقة عالية.

* **زمن حقيقي:** معالجة الفيديو للكشف المباشر أثناء القيادة.

* **قابل للتوسع:** يمكن إضافة فئات أو مجموعات بيانات جديدة.

* **متعدد المنصات:** يعمل على أنظمة مختلفة بسهولة.

**التقنيات المستخدمة:**

* لغة البرمجة: Python

* أطر التعلم العميق: TensorFlow, Keras

* مكتبات معالجة الصور: OpenCV

* أدوات التصور: Matplotlib, Seaborn

**البيانات:**

* مصدر البيانات: LISA Traffic Sign Dataset

* تحتوي على صور إشارات المرور مع اختلاف الإضاءة، الطقس، والزوايا.

**هيكل النموذج:**

* طبقات Convolution لاستخراج المميزات.

* طبقات Pooling لتقليل الأبعاد الحسابية.

* طبقات Fully Connected للتصنيف.

* طبقة Softmax لتحديد احتمالات كل فئة.