هل لديك كاميرات أو صور أو فيديوهات وتريد استخراج معلومات ذكية منها باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
أقوم بتطوير حلول رؤية حاسوبية (Computer Vision) مخصصة لتحويل الصور والفيديوهات إلى بيانات قابلة للتحليل واتخاذ القرار، سواء كان الهدف هو الكشف عن الأشخاص أو الأجسام، تتبع الحركة، التعرف على الهوية، مراقبة العمليات، أو تحليل المشاهد في الوقت الحقيقي.
أستخدم أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وDeep Learning مثل YOLO وOpenCV وMediaPipe لبناء أنظمة دقيقة وقابلة للتطبيق في المشاريع الحقيقية.
يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) في العديد من التطبيقات العملية، مثل:
✓ تتبع العمال أو الموظفين داخل المنشآت والكاميرات الأمنية.
✓ أنظمة مراقبة الالتزام بمعدات السلامة (الخوذة – السترة – القفازات).
✓ عد الأشخاص أو السيارات وتحليل الحركة داخل المواقع.
✓ تحليل مباريات كرة القدم وتتبع اللاعبين والكرة وإحصائيات الأداء.
✓ مراقبة مغاسل السيارات وتحليل مراحل الغسيل والتأكد من اكتمال الخدمة.
✓ أنظمة التعرف على الوجوه أو التحقق من الهوية.
✓ قراءة لوحات السيارات (ANPR).
✓ اكتشاف السقوط أو النوم أو الإرهاق من خلال الكاميرات.
✓ تحليل وضعية الجلوس واكتشاف الـ Bad Posture.
✓ فحص المنتجات واكتشاف العيوب في خطوط الإنتاج.
✓ أنظمة الكشف والتتبع في الوقت الحقيقي باستخدام كاميرا مباشرة أو فيديو مسجل.
تشمل الباقة الأساسية تطوير نموذج رؤية حاسوبية بسيط إلى متوسط في حال توفر البيانات الجاهزة والمُعنونة (Annotated Dataset)، ويشمل ذلك:
تجهيز البيانات وتنظيمها للتدريب.
تدريب نموذج واحد مناسب للمهمة المطلوبة.
اختبار النموذج وتقييم النتائج.
تنفيذ مهمة واحدة فقط مثل:
كشف الأجسام (Object Detection)
التصنيف (Classification)
التتبع (Tracking)
التعرف (Recognition)
تسليم الكود المصدري كاملًا مع تعليمات التشغيل.
ملاحظة: المشاريع الكبيرة أو متعددة الكاميرات أو التي تتطلب جمع البيانات أو بناء لوحة تحكم أو نشر النظام على السيرفر يتم تسعيرها بشكل مستقل حسب المتطلبات.
كود المشروع كامل جاهز للتشغيل
نموذج مدرب (Weights / Model File)
سكربت اختبار النموذج
شرح بسيط لطريقة التشغيل
تنظيم كامل لملفات المشروع
توسيم (annotations) 200 صورة "يعادل فيديو 6 دقائق" لانشاء dataset جاهزة لتدريب نموذج yolo
10.00
|
|
عمل واجهة امامية للمودل
5.00
|
|
الربط مع Raspberry pi
15.00
|
توسيم (annotations) 200 صورة "يعادل فيديو 6 دقائق" لانشاء dataset جاهزة لتدريب نموذج yolo
10.00
|
|
عمل واجهة امامية للمودل
5.00
|
|
الربط مع Raspberry pi
15.00
|