Object Detection

وصف مشروع Car Detection

مشروع Car Detection هو نظام ذكي يعتمد على تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم العميق (Deep Learning) لاكتشاف السيارات تلقائيًا داخل الصور أو مقاطع الفيديو وتحديد مواقعها بدقة باستخدام مربعات إحاطة (Bounding Boxes). يهدف النظام إلى تحليل المشاهد المرورية وتحويلها إلى بيانات يمكن استخدامها في المراقبة الذكية وإدارة حركة المرور.

يقوم النموذج بالتعرف على السيارات في الوقت الفعلي سواء من كاميرات المراقبة أو تسجيلات الفيديو، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات الذكية في المدن وأنظمة النقل.

فكرة عمل المشروع

يعتمد المشروع على نماذج اكتشاف الأجسام مثل YOLO أو SSD، حيث يتم تدريب النموذج على صور تحتوي على سيارات من زوايا وبيئات مختلفة، مما يمكّنه من التعرف عليها بدقة في ظروف الإضاءة والازدحام المختلفة.

آلية عمل النظام

إدخال الفيديو أو الصورة

التقاط المشهد من كاميرا مراقبة أو ملف فيديو.

المعالجة المسبقة

تحسين جودة الصورة وتغيير الحجم لتناسب النموذج.

اكتشاف السيارات

تحديد مواقع السيارات داخل الإطار.

تتبع الحركة (اختياري)

متابعة حركة السيارات عبر الإطارات لحساب السرعة والمسار.

عرض النتائج

رسم مربعات حول السيارات مع عرض نسبة الثقة.

أهم المميزات

اكتشاف السيارات بدقة عالية

يعمل في الوقت الحقيقي

إمكانية عدّ السيارات تلقائيًا

دعم تتبع السرعة وحركة المرور

يعمل في ظروف إضاءة وزوايا مختلفة

التقنيات المستخدمة

Python

OpenCV

Deep Learning

YOLO Object Detection

TensorFlow أو PyTorch

استخدامات المشروع

أنظمة المرور الذكية (Smart Traffic Systems).

مراقبة الطرق والكشف عن الازدحام.

عدّ المركبات وتحليل الكثافة المرورية.

أنظمة مواقف السيارات الذكية.

دعم السيارات ذاتية القيادة.

أهمية المشروع

يساعد نظام اكتشاف السيارات في تحسين إدارة الطرق وتقليل الازدحام والحوادث من خلال توفير بيانات دقيقة وفورية عن حركة المركبات، مما يساهم في تطوير المدن الذكية وأنظمة النقل الحديثة.