بصفتي مهندس ذكاء اصطناعي، أبني أنظمة رؤية حاسوبية (Computer Vision) جاهزة للإنتاج الفعلي كتحليل المرور والفحص الصناعي باستخدام معماريات مثل YOLO.

نظراً لاختلاف حجم المشاريع، الخدمة الأساسية مخصصة لتسليم "نموذج إثبات فكرة" (PoC) فقط، وتشمل:

نطاق العمل: سكربت Python لمهمة واحدة (مثال: اكتشاف الأجسام) باستخدام نموذج مُدرب مسبقاً.

بيئة التشغيل: يعمل عبر موجه الأوامر (CLI) لمعالجة مصدر إدخال واحد (صورة أو فيديو).

حجم العمل: ملف كود مصدري لا يتجاوز 300 سطر برمجي (بدون واجهة رسومية).

(ملاحظة: للأنظمة المتكاملة التي تتطلب واجهات مستخدم، دمج كاميرات البث، أو واجهات API، يرجى تحديد التطويرات المناسبة بالأسفل).

اسم التطوير: بناء واجهة مستخدم رسومية (GUI) أو لوحة تحكم
وصف التطوير: تحويل السكربت من موجه الأوامر إلى تطبيق تفاعلي (بحد أقصى 3 شاشات) باستخدام Streamlit أو PyQt لعرض الفيديو المباشر واستعراض مؤشرات الأداء بشكل مرئي.
اسم التطوير: بناء واجهة برمجة تطبيقات (RESTful API)
وصف التطوير: تغليف النظام كخدمة مصغرة (Microservice) باستخدام FastAPI (بحد أقصى 3 مسارات Endpoints) لتتمكن من دمج النظام بسهولة مع تطبيقات الويب أو الموبايل الخاصة بك.
اسم التطوير: دمج كاميرات البث المباشر (RTSP) وتعدد المصادر
وصف التطوير: تعديل المعمارية البرمجية لمعالجة تدفقات الفيديو الحية من كاميرات المراقبة، مع دعم التشغيل المتزامن لما يصل إلى 4 كاميرات في نفس واجهة التحليل.
اسم التطوير: تدريب نموذج مخصص (Custom Fine-Tuning)
وصف التطوير: تدريب النموذج لاكتشاف كيانات خاصة ببيئة عملك غير موجودة في النماذج الجاهزة (بحد أقصى 5 فئات/Classes). يشترط توفير مجموعة البيانات (Dataset) من قبل المشتري.