Smart-City CCTV Violence Detection

تطوير نظام ذكي لتحليل فيديوهات كاميرات المراقبة CCTV واكتشاف وتصنيف الأحداث العنيفة باستخدام تقنيات Deep Learning وComputer Vision.

يعتمد النظام على نموذج هجين من ResNet18 + LSTM لتحليل المعلومات المكانية والزمنية داخل الفيديو وتصنيف المشاهد إلى ثلاث فئات:

Normal

Violence

Weaponized

ويقوم النظام بتحليل الفيديو باستخدام Sliding Windows، ثم تطبيق Temporal Smoothing لتقليل الضوضاء في التنبؤات، ودمج النوافذ المتتابعة لتحديد الأحداث العنيفة وتحديد وقت بدايتها ونهايتها ومستوى الثقة.

كما تم دمج YOLO11n لاكتشاف الأشخاص داخل المشاهد التي تم تحديدها كمناطق تنبيه، مع إنشاء فيديو Annotated يحتوي على التوقيت والتنبيهات.

يتضمن المشروع أيضًا Dashboard تفاعلية باستخدام Gradio وStreamlit لعرض نتائج التحليل، بالإضافة إلى:

Probability charts باستخدام Plotly.

Event Timeline.

Per-window analysis table.

Annotated video output.

Arabic explainability report.

Downloadable HTML evidence report.

التقنيات المستخدمة

Python, PyTorch, ResNet18, LSTM, YOLO11n, OpenCV, Gradio, Streamlit, Plotly, FFmpeg وGit LFS.

تم تصميم النظام ليكون أداة Decision Support لمراجعة الفيديوهات، وليس كبديل عن المراجعة البشرية أو كوسيلة لإثبات مسؤولية أي شخص عن حدث معين.