exameing system (cheating detection)

قمت بتطوير نظام ذكي لمراقبة الامتحانات يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف عن حالات الغش بشكل تلقائي وفي الوقت الحقيقي (Real-Time). يهدف النظام إلى تحسين نزاهة الامتحانات الإلكترونية وتقليل الاعتماد على المراقبة البشرية.

يعتمد النظام على تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم العميق (Deep Learning) لتحليل بث الكاميرا واكتشاف السلوكيات غير الطبيعية أثناء الامتحان.

أهم مميزات النظام:

? كشف استخدام الهاتف المحمول أثناء الامتحان

?️ تتبع حركة العين والرأس لاكتشاف التشتت أو النظر خارج الشاشة

? اكتشاف وجود أكثر من شخص أمام الكاميرا

⚠️ تنبيهات فورية (Real-Time Alerts) عند رصد سلوك مشبوه

? تحليل الفيديو المباشر باستخدام AI Models

? تكامل مع واجهة ويب (Django) لعرض النتائج وإدارة الامتحانات

التقنيات المستخدمة:

Python

OpenCV

YOLOv5 (Object Detection)

MediaPipe (Face & Eye Tracking)

TensorFlow / Deep Learning Models

Django (Web Integration)

فكرة العمل:

يقوم النظام بالتقاط الفيديو من الكاميرا وتحليله باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا، حيث يتم التعرف على الكائنات (مثل الهاتف أو الأشخاص) وتتبع ملامح الوجه وحركة العين. عند اكتشاف أي سلوك غير طبيعي، يتم إرسال تنبيه فوري وتسجيل الحدث لمراجعته لاحقًا.