في هذا المقال، سأشرح مشروعًا تطبيقيًا لتصنيف إشارات المرور باستخدام التعلم العميق، وهو مشروع مثالي للتعرف على أهمية الذكاء الاصطناعي في التطبيقات العملية، مثل السيارات ذاتية القيادة. الهدف من المشروع هو تدريب نموذج قادر على التعرف على إشارات المرور المختلفة وتصنيفها بدقة عالية.
أهمية المشروع
تصنيف إشارات المرور هو أحد التطبيقات الحيوية في مجال رؤية الحاسوب. يمكن أن تكون هذه التقنية حجر الأساس لأنظمة القيادة الذاتية، حيث تساعد السيارات على التعرف على الإشارات المرورية والتفاعل معها تلقائيًا.
ما الذي يقدمه المشروع؟
- بناء شبكة عصبية عميقة لتصنيف إشارات المرور.
- تدريب النموذج على مجموعة بيانات إشارات المرور.
- تقييم الأداء وتحسين النموذج للوصول إلى نتائج دقيقة.
- عرض نتائج التصنيف على صور جديدة.
أبرز الخطوات في المشروع:
- تحميل البيانات:
- يتم تحميل مجموعة بيانات لإشارات المرور، مقسمة إلى فئات متعددة تمثل الأنواع المختلفة من الإشارات.
- معالجة البيانات:
- يتم إعداد البيانات بتقنيات مثل التحجيم (Scaling) وتحويل الصور إلى تنسيق يمكن للنموذج فهمه.
- بناء النموذج:
- تم استخدام شبكة عصبية مكونة من طبقات متعددة، مع التركيز على تحقيق التوازن بين الأداء والدقة.
- التدريب والتقييم:
- يتم تدريب النموذج باستخدام البيانات، مع تقييم أدائه على مجموعة بيانات الاختبار.
- اختبار النموذج:
- يتم اختبار النموذج على صور جديدة لمعاينة كفاءته في التعرف على الإشارات المرورية.
التطبيقات العملية:
- يمكن استخدام هذا المشروع كنموذج أولي لتطوير أنظمة السيارات ذاتية القيادة (ألقي نظرة هنا على مثال تطبيقي للاستخدام).
- يمكن أن يكون مرجعًا تعليميًا لفهم كيفية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في رؤية الحاسوب.
جرب المشروع بنفسك
إذا كنت ترغب في اختبار هذا المشروع أو استكشاف الكود، يمكنك العثور عليه عبر هذا الرابط على كاجل. المشروع مفتوح للجميع وقابل للتعديل والاستخدام.
