طارق بن جعبل طعيمان

مهندس ذكاء اصطناعي

0%

الرئيسيةالمشاريعالرؤية الحاسوبيةكشف الحرائق في الوقت الفعلي (Fire Detection)
الرؤية الحاسوبية
مشروع عملي احترافي

كشف الحرائق في الوقت الفعلي (Fire Detection)

نظام يكتشف الحرائق والدخان من كاميرات المراقبة

متوسط
2-3 أسابيع
4 مهارات

مقدمة المشروع

في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية نظام يكتشف الحرائق والدخان من كاميرات المراقبة. 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 أهمية الإنذار المبكر للحرائق
🔍 تحليل خصائص النار والدخان البصرية
🧹 تحضير dataset للحرائق
⚙️ بناء نموذج كشف سريع
✅ تقليل False Positives
🚀 تكامل مع أنظمة الإنذار
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:

تطبيقات السلامة والإنقاذ المبكر

2
🔍

Data Understanding

فهم البيانات

جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها

الخطوات العملية:

جمع صور/فيديوهات للحرائق والدخان

3
🧹

Data Preparation

تحضير البيانات

تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة

الخطوات العملية:

Augmentation وتوسيم الحرائق

4
⚙️

Modeling

بناء النموذج

اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة

الخطوات العملية:

تدريب YOLOv8 على كشف Fire & Smoke

5

Evaluation

التقييم

تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف

الخطوات العملية:

اختبار في ظروف إضاءة مختلفة

6
🚀

Deployment

النشر

نشر النموذج في بيئة الإنتاج

الخطوات العملية:

نظام إنذار مبكر متصل بالكاميرات

المصادر والأدوات

Fire Detection Dataset - Kaggle
Real-time Fire Detection Paper
YOLOv8 Custom Training

المهارات المطلوبة

Computer VisionReal-time DetectionColor-based DetectionCNN

إحصائيات سريعة

المستوىمتوسط
المدة2-3 أسابيع
المهارات4
الخطوات6
العودة للمشاريع