قمت بتطوير نظام متكامل للكشف المبكر عن الحرائق والدخان يعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) والرؤية الحاسوبية. صُمم النظام ليعمل بدقة عالية في الظروف البيئية المختلفة لتقليل الأخطار وتوفير استجابة سريعة للطوارئ.
المميزات التقنية للمشروع:
دقة كشف عالية: حقق النظام نسبة ثقة (Confidence) تصل إلى 90.6% في التعرف على أدخنة الحرائق في الصور والمقاطع المرئية.
تصنيف فوري للمخاطر: يقوم النظام بتحليل احتمالية نشوب الحريق (Fire Probability) وتصنيف حالة الطوارئ فوراً إلى مستويات (مثل: Critical Emergency).
استخدام تقنيات متقدمة: تم استخدام بنية CNN المتقدمة مع تقنيات الـ Transfer Learning لضمان أداء مستقر وسريع في معالجة البيانات.
واجهة تحليلية واضحة: يوفر النظام لوحة بيانات تظهر مستويات الخطورة (Risk Levels) بوضوح لمتخذي القرار.
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
لغات البرمجة: Python / C++.
المكتبات: TensorFlow / PyTorch / OpenCV.
المنهجية: Transfer Learning باستخدام نماذج مدربة مسبقاً لتحقيق أقصى دقة."