نظام مراقبة ذكي للكشف عن أقنعة الوجه في الوقت الفعلي باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)

قمت بتطوير نظام متكامل للأمن والسلامة يعتمد على تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) للكشف التلقائي عن ارتداء أقنعة الوجه (Masks) من خلال بث الفيديو المباشر. يهدف النظام إلى ضمان الامتثال لمعايير السلامة العامة في المنشآت الحيوية والمزدحمة بشكل آلي ودقيق، مما يقلل الحاجة للرقابة البشرية المستمرة.

المميزات التقنية للعمل:

بناء معمارية CNN المخصصة: تم تصميم وتدريب نماذج شبكات عصبية تلافيفية (CNN) متطورة لضمان دقة عالية في التصنيف حتى في ظروف الإضاءة المختلفة أو الزوايا المتعددة للوجه.

المعالجة في الوقت الفعلي (Real-time Processing): تم تحسين النظام ليعمل بسرعة فائقة تتيح معالجة إطارات الفيديو الحية دون تأخير، مما يجعله مناسباً للاستخدام على كاميرات المراقبة المباشرة.

دقة التتبع والتمييز: يتميز النظام بالقدرة على تحديد وجوه متعددة في إطار واحد والتمييز بدقة بين الأشخاص الملتزمين بارتداء الكمامة وغير الملتزمين.

بيئة التطوير: اعتمدت في بناء المشروع على لغة Python مع استخدام مكتبات متقدمة مثل TensorFlow و PyTorch و OpenCV لتحقيق أفضل أداء تقني.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python.

المكتبات الأساسية: TensorFlow, Keras, OpenCV.

الخوارزميات: Convolutional Neural Networks (CNNs).