نظام تحليل سلوك واكتشاف الأفعال | Action Detection & CCTV Analytics

تم تصميم وبناء نموذج ذكاء اصطناعي متقدم قادر على تحليل مقاطع الفيديو واستخراج الحركات البشرية وتصنيفها بدقة عالية. يهدف المشروع إلى معالجة التحديات المعقدة في فهم الأنماط الزمنية والمكانية (Spatio-temporal Patterns) في الفيديوهات، مما يفتح الباب لتطبيقات واسعة في مجالات المراقبة الذكية، الأمان، التحليل الرياضي، والتفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI).

دوري في المشروع: قمت ببناء وتطوير النظام بالكامل كمهندس ذكاء اصطناعي وتعلم عميق (AI & Deep Learning Engineer)، بدءاً من معالجة وتحضير البيانات (Data Preprocessing)، مروراً بتصميم وتدريب النماذج المعمارية المعقدة، وصولاً إلى تقييم الأداء واختبار دقة النظام.

التقنيات والنماذج المستخدمة (Tech Stack & Models):

لغة البرمجة الأساسية: Python

إطارات العمل (Frameworks): TensorFlow أو PyTorch (اختر اللي استخدمته وامسح التاني) لتطوير وتدريب النماذج.

مكتبات معالجة البيانات: OpenCV لمعالجة الفيديوهات واستخراج الإطارات (Frames)، و NumPy/Pandas للتعامل مع البيانات.

النماذج المعمارية (Architectures):

تم تصميم وتطبيق نموذج CNN-LSTM الهجين لاستخراج الميزات المكانية (Spatial Features) من كل إطار زمني، ثم تحليل التتابع الزمني (Temporal Sequence) للحركة.

تم تطوير نموذج 3D-CNN متقدم للتعامل مع الفيديوهات كبيانات ثلاثية الأبعاد، مما يعزز دقة التعرف على الحركات المعقدة والمتداخلة.

أهم المميزات والخصائص:

دقة تصنيف عالية: يحقق النظام نسب دقة مرتفعة في التعرف على مجموعة واسعة من الحركات البشرية.

معالجة متقدمة للفيديو: القدرة على تحليل الفيديوهات والتعامل مع التغيرات في الإضاءة، زوايا التصوير، وسرعة الحركة.

تطبيقات عملية: يمكن دمج هذا النظام في تطبيقات المراقبة الأمنية للتعرف على السلوكيات غير المعتادة، أو في أنظمة التحليل الرياضي لتقييم أداء اللاعبين