Smart Traffic Monitoring & Management System

ظام ذكي لمراقبة وإدارة حركة المرور باستخدام الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، يهدف إلى تحليل حركة المركبات بشكل آلي، تحديد حالة الطرق، واستخراج معلومات تساعد في تحسين إدارة حركة المرور.

فكرة المشروع

يعتمد النظام على كاميرات مراقبة للحصول على فيديو لحركة المرور، ثم تتم معالجة الفيديو باستخدام تقنيات Computer Vision والذكاء الاصطناعي لاكتشاف المركبات وتتبعها وتحليل كثافة الحركة.

يقوم النظام بتحويل البيانات المستخرجة من الفيديو إلى معلومات واضحة مثل حالة الطريق وعدد المركبات والأحداث غير الطبيعية، مع إمكانية استخدام هذه البيانات لدعم التحكم الديناميكي في إشارات المرور.

أهم الوظائف

اكتشاف السيارات والمركبات باستخدام YOLOv8.

تتبع المركبات باستخدام Deep SORT.

حساب عدد المركبات وأنواعها.

تحليل كثافة حركة المرور.

تصنيف حالة الطريق إلى Clear / Normal / Jamming.

اكتشاف المركبات التي تتحرك عكس الاتجاه.

رصد حالات الوقوف غير المسموح بها.

تسجيل الأحداث المهمة من خلال Snapshots.

رصد الحالات غير الطبيعية والحوادث المحتملة.

دعم نظام Adaptive Traffic Light يعتمد على حالة الطريق.

إرسال بيانات حالة الطرق إلى التطبيق.

عرض حالة الطرق والتنبيهات للمستخدم من خلال Mobile Application.

عرض بيانات حركة المرور وتحليلها بشكل واضح.

التقنيات المستخدمة

Artificial Intelligence & Computer Vision

Python

YOLOv8

OpenCV

Deep SORT

Hardware & IoT

Raspberry Pi

ESP32

Hikvision Camera

RTSP Video Streaming

Backend & Data

Firebase

Camera → Video Stream → AI Detection → Object Tracking → Traffic Analysis → Decision Making → Traffic Light Control / Mobile Application

كما تم العمل على دمج مكونات الـAI والـIoT والـMobile Application ضمن نظام واحد متكامل.

الهدف من المشروع

تحويل كاميرات المراقبة التقليدية إلى مصدر ذكي للبيانات يمكنه فهم حركة المرور واستخراج معلومات مفيدة منها، بما يساعد على مراقبة الطرق بشكل أكثر كفاءة ودعم اتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

المشروع يجمع بين AI, Computer Vision, IoT, Edge Computing, and Mobile Development في نظام واحد مخصص للمراقبة والإدارة الذكية لحركة المرو