Traffic Surveillance using YOLO

قمت بتنفيذ مشروع نظام مراقبة مرورية ذكي باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية كجزء من مشروع التخرج، يعتمد على نماذج YOLOv3 وYOLOv8 لتحليل الفيديو في الوقت الحقيقي واستخراج بيانات دقيقة عن حركة المرور.

يقوم النظام باكتشاف المركبات والمشاة بشكل لحظي، مع تتبع كل عنصر باستخدام معرف فريد عبر خوارزمية DeepSORT، مما يسمح بمتابعة الحركة بدقة عالية. كما يدعم النظام عدّ المركبات الداخلة والخارجة من مناطق محددة، ورسم مسارات الحركة لتوضيح اتجاهات السير. بالإضافة إلى ذلك، يتم حفظ الفيديوهات بعد إضافة الإطارات التوضيحية (Bounding Boxes)، مع إنشاء ملفات CSV تحتوي على بيانات تفصيلية قابلة للتحليل، وعرض معدل الإطارات في الثانية (FPS) لمراقبة الأداء.

يمكن تطبيق هذا النظام عمليًا في تحسين انسيابية المرور من خلال رصد الاختناقات ودعم تخطيط أفضل لإشارات المرور، وتعزيز السلامة عبر مراقبة عبور المشاة وحركة المركبات لتقليل الحوادث. كما يساعد في دعم تخطيط المدن المعتمد على البيانات من خلال تسجيل أنماط وعدد المركبات، ويُستخدم في أنظمة المواقف والبوابات الإلكترونية لتتبع الدخول والخروج بدقة عالية. كذلك يفيد في إدارة الأساطيل مثل الحافلات والشاحنات لتحسين المسارات، ويساهم في تقليل الأثر البيئي عبر تحديد مناطق الازدحام وتقليل فترات التوقف غير الضرورية.

يعكس هذا المشروع قدرتي على توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لتحويل أنظمة المرور من أنظمة تقليدية تفاعلية إلى أنظمة ذكية استباقية تعتمد على البيانات.