اكتشاف الأجسام

? Custom Object Detection Pipeline for Automated Monitoring

Python, YOLOv8, OpenCV, Roboflow, PyTorch, Label Studio

طوّرت High-Precision Object Detection Model باستخدام YOLOv8 لاكتشاف عناصر حسّاسة في الزمن الحقيقي مثل:

(phones, headphones, screens, hands, papers)، مع أداء ثابت في السيناريوهات الواقعية.

اشتغلت على Dataset Curation & Engineering من الصفر، عن طريق:

دمج مصادر بيانات متعددة

Manual Labeling باستخدام Label Studio

إدارة إصدارات الداتا والتحكم فيها عبر Roboflow

نفّذت Advanced Data Preprocessing & Augmentation Pipelines لمعالجة مشاكل Class Imbalance والتغيّرات البيئية، مما عزز Model Robustness في ظروف إضاءة وزوايا تصوير مختلفة.

قمت بـ End-to-End Model Training باستخدام PyTorch، مع ضبط Hyperparameters بدقة للوصول إلى High mAP خاصة في Small Object Detection مثل الهواتف المحمولة.

Targeted Deployment: النظام مصمّم ليكون Core AI Module في تطبيقات:

المراقبة الذكية للاختبارات (AI-driven Proctoring)

أنظمة المراقبة عالية الأمان (High-Security Surveillance)

مع القدرة على Autonomous Flagging للعناصر غير المصرّح بها بدون تدخل بشري.