نظام مراقبة ذكي مع تتبع الأشخاص
بناء نظام يكتشف ويتتبع الأشخاص في الفيديو مع إحصائيات
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء نظام يكتشف ويتتبع الأشخاص في الفيديو مع إحصائيات. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متوسطويستغرق تقريباً 2-3 أسابيع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
تحديد احتياجات نظام المراقبة - عد الأشخاص، تتبع الحركة، كشف السلوكيات المشبوهة. تحليل تطبيقات النظام: مراكز تجارية، مدارس، مكاتب. تحديد متطلبات الأداء: 25+ FPS، دقة 95%+. فهم التحديات: Occlusion، تغير الإضاءة، ازدحام الناس. دراسة متطلبات الخصوصية.
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
جمع فيديوهات من زوايا مختلفة. تحليل أنماط الحركة المختلفة. دراسة تروط التصوير: إضاءة، دقة، زاوية. استكشاف تحديات: occlusions, crowded scenes. استخدام MOT Challenge Dataset للتقييم.
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
إعداد YOLOv8 للكشف عن الأشخاص (person class). معايرة النموذج للدقة والسرعة. ضبط Confidence Threshold لتقليل False Positives. معالجة الفيديو: تحسين الجودة، تقليل التشويش. تطبيق Background Subtraction لتحسين الكشف.
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
دمج DeepSORT مع YOLOv8 للتتبع. ضبط Tracking parameters: max_age, min_hits, IoU threshold. تطبيق Kalman Filter للتنبؤ بالحركة. بناء Re-identification features لتحسين التتبع. تطبيق Line Crossing لعد الدخول/الخروج. تحسين أداء Occlusion Handling.
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
قياس MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy). حساب ID Switches, False Positives, False Negatives. اختبار على سيناريوهات مختلفة. قياس السرعة (FPS) على أجهزة مختلفة. تحليل دقة العد والتتبع.
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
بناء واجهة تفاعلية لعرض الفيديو مع Bounding Boxes و IDs. حساب إحصائيات: عدد الأشخاص، متوسط المدة، توزيع الحركة. حفظ النتائج في CSV/Database. بناء Dashboard للتحليل الفوري. إضافة Heatmap لأماكن الازدحام. Deploy على Edge Device أو Cloud.