نظام ذكي لكشف العنف في الفيديوهات لحظياً

قمت بتطوير نظام متقدم يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل مقاطع الفيديو واكتشاف مشاهد العنف تلقائياً بدقة عالية، مما يساهم في تعزيز أنظمة المراقبة الذكية والاستجابة السريعة للحوادث.

الهيكلية التقنية (Hybrid CRNN Architecture):

اعتمدت في بناء النموذج على دمج نوعين من الشبكات العصبية العميقة للوصول لأفضل أداء:

مستخرج الملامح المكاني (MobileNetV2): يعمل كـ "عين" للنظام لاستخلاص الخصائص البصرية من كل إطار (Frame) بشكل مستقل، وتم اختياره لكونه خفيف الوزن وسريع جداً في المعالجة (Inference).

المعالج الزمني (LSTM): يعمل كـ "عقل" للنظام، حيث يقوم بمعالجة تسلسل الخصائص عبر الزمن لفهم "الحركة" وتمييز الأفعال العنيفة عن الحركات الطبيعية.

المميزات التقنية للمشروع:

دقة فائقة: حقق النظام دقة تتجاوز 91% على مجموعة بيانات الاختبار.

معالجة فورية (Real-Time): بفضل استخدام MobileNetV2، يمكن للنظام العمل على بث الفيديو المباشر بكفاءة.

إدارة البيانات الذكية: قمت بتنفيذ نظام (Batch ETL) متطور لضمان كفاءة التدريب والتعامل مع أحجام الفيديو الكبيرة دون استهلاك مفرط للموارد.

الأدوات المستخدمة:

اللغة: Python.

المكتبات: TensorFlow/Keras, OpenCV.

المعماريات: CNN (MobileNetV2) & RNN (LSTM).