- تطوير نموذج ذكاء اصطناعي متقدم: يقوم النظام بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على التعرف على الكائنات أو الأنماط في الصور باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية.

- استخدام نماذج مدربة مسبقًا: يتم استخدام نماذج مسبقة التدريب لضمان سرعة ودقة عالية في التعرف على الصور وتحليلها.

- دعم مختلف أنواع البيانات البصرية: النظام يدعم تحليل الصور الفوتوغرافية، المستندات، الرموز، أو أي نوع آخر من البيانات البصرية.

- إمكانية التكامل مع الأنظمة الأخرى: يمكن للنظام التكامل بسهولة مع الأنظمة الأخرى عبر واجهات API أو تطبيقات سطح المكتب/الويب.

- توثيق الكود والشروحات: يتم توثيق الكود بالكامل مع شرح مفصل لكيفية عمل النظام، مما يسهل على المستخدمين فهم آلية العمل وتشغيل النظام.

- دقة وكفاءة عالية: يتيح النظام التعرف على الصور بدقة عالية باستخدام نماذج متقدمة، مما يساهم في تحسين الأداء.

- التوفير في الوقت والجهد: يمكن للنظام تحليل الصور بشكل أسرع وأدق مقارنة بالطرق اليدوية.

- تطبيقات متنوعة: يمكن استخدام النظام في العديد من المجالات مثل الأمن، الصناعة، الرعاية الصحية، التجارة الإلكترونية وغيرها.

- قابلية التوسع والتكيف: يمكنك تخصيص النظام ليتناسب مع احتياجاتك الخاصة بمرونة تامة.

- دعم مستمر: ستحصل على دعم فني للإجابة على استفساراتك ومساعدتك في تحسين النظام حسب الحاجة.

- باستخدام هذا النظام، يمكنك الاستفادة من تقنيات التعرف على الصور المتقدمة وتحقيق أفضل النتائج في معالجة وتحليل الصور بكفاءة عالية.

- كود أساسي لنظام التعرف على الصور باستخدام نموذج مدرب مسبقًا للتعرف على كائن معين (مثلاً السيارات أو الأشخاص).

- تشغيل النظام على مجموعة صغيرة من الصور (مثلاً 10 صور) لاختبار الأداء.

- عدد الصور التي سيتم تجربتها: 10-1000 صورة

- نوع الكائن المُراد التعرف عليه: يُحدده العميل (سيارة، شخص، إلخ)

- عدد ملفات التسليم: ملف كود py. او ipynb. + دليل استخدام .pdf

- عدد الأسطر التقريبي للكود: مثلاً 150–300 سطر (إن أمكن تقديره)

- هل هناك واجهة استخدام؟ (في الخدمة الأساسية، لا)

- حجم البيانات التي سيتم استخدامها: نماذج جاهزة (مثل YOLOv5 Pretrained on COCO)

- دليل استخدام بسيط يوضح كيفية تشغيل الكود وإدخال الصور.

- دعم للإجابة على استفسارين تقنيين بعد التسليم.