طارق بن جعبل طعيمان

مهندس ذكاء اصطناعي

0%

الرئيسيةالمشاريعالرؤية الحاسوبيةنظام عد المركبات في الشوارع (Vehicle Counter)
الرؤية الحاسوبية
مشروع عملي احترافي

نظام عد المركبات في الشوارع (Vehicle Counter)

كشف وعد المركبات في فيديوهات المرور مع تصنيف الأنواع

متوسط
2-3 أسابيع
4 مهارات

مقدمة المشروع

في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية كشف وعد المركبات في فيديوهات المرور مع تصنيف الأنواع. 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؟

📊 فهم تطبيقات المرور الذكي
🔍 تحليل فيديوهات المرور
🧹 معالجة الفيديو وتحسين الجودة
⚙️ كشف وتتبع المركبات
✅ حساب الإحصائيات الدقيقة
🚀 نشر للاستخدام الحقيقي
منهجية CRISP-DM

خطوات العمل التفصيلية

اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي

1
📊

Business Understanding

فهم المشكلة

تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال

الخطوات العملية:

احتياجات إدارة المرور للبيانات

2
🔍

Data Understanding

فهم البيانات

جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها

الخطوات العملية:

الحصول على فيديوهات مرور متنوعة

3
🧹

Data Preparation

تحضير البيانات

تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة

الخطوات العملية:

تحسين جودة الفيديو ومعالجة الإضاءة

4
⚙️

Modeling

بناء النموذج

اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة

الخطوات العملية:

تطبيق YOLOv8 لكشف المركبات وتصنيفها

5

Evaluation

التقييم

تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف

الخطوات العملية:

تطبيق Line Crossing للعد الدقيق

6
🚀

Deployment

النشر

نشر النموذج في بيئة الإنتاج

الخطوات العملية:

لوحة معلومات للمرور في الوقت الفعلي

المصادر والأدوات

UA-DETRAC Dataset
YOLOv8 Vehicle Detection
OpenCV Vehicle Tracking

المهارات المطلوبة

Object DetectionYOLOv8TrackingOpenCV

إحصائيات سريعة

المستوىمتوسط
المدة2-3 أسابيع
المهارات4
الخطوات6
العودة للمشاريع