EyeMe (Computer Vision)

نظام متطور يعتمد على الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم العميق لتحليل المحتوى البصري في الوقت الفعلي، بهدف تحويل الصور والمشاهد الحية إلى بيانات رقمية وقرارات برمجية دقيقة لمساعدة المستخدمين في فهم بيئتهم.

المهام التقنية المنفذة:

معالجة البيانات (Data Pre-processing): تطبيق تقنيات التنقية (Filtering) والتحويل (Transformation) على الصور لرفع دقة التعرف في ظروف الإضاءة المختلفة.

بناء النماذج (Model Architecture): تطوير نموذج كشف كائنات (Object Detection) يتميز بسرعة الاستجابة (Real-time) مع دقة عالية في التصنيف.

هندسة المخرجات: تحويل إحداثيات الأجسام المكتشفة إلى بيانات وصفية، مع مراقبة أداء النموذج برمجياً من خلال مقاييس الدقة (Accuracy Metrics).

الأدوات المستخدمة:

Python: اللغة الأساسية للمشروع.

OpenCV: للمعالجة البصرية المتقدمة.

TensorFlow / Keras: لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق.

NumPy & Matplotlib: لتحليل أداء البيانات البصرية وتصورها.

النتيجة:

نظام ذكاء اصطناعي متكامل، يجمع بين كفاءة معالجة البيانات وسرعة التنفيذ، قابل للتطوير ليشمل مهام بصرية أكثر تعقيداً.