نظام تصنيف الجرائم باستخدام الذكاء الاصطناعي وواجهة Tkinter

قمت بتطوير نظام ذكي لتصنيف أنواع الجرائم باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق (Deep Learning) بلغة Python، مع واجهة رسومية تفاعلية مبنية بمكتبة Tkinter. يقوم النظام بتحليل الصور وتصنيفها إلى فئات مختلفة من الجرائم (مثل السرقة، العنف، الحريق، وغيرها) باستخدام نموذج MobileNetV2 المدرب مسبقًا على مجموعة من الصور الخاصة بجرائم متعددة. تم تصميم الواجهة لتكون سهلة الاستخدام، حيث يمكن للمستخدم رفع صورة أو استخدام الكاميرا المباشرة لمعرفة نوع الجريمة المتوقعة، مع عرض نسبة الثقة في النتيجة. * مميزات المشروع: ترجمة الذكاء الاصطناعي إلى تطبيق عملي تفاعلي. واجهة رسومية جذابة وسهلة التعامل. تصنيف فوري للصور باستخدام نموذج MobileNetV2. عرض النتيجة بدقة عالية ونسبة ثقة واضحة. إمكانية تطويره ليعمل في أنظمة مراقبة أو أغراض بحثية. * الأدوات والتقنيات المستخدمة: Python – TensorFlow – Keras – Tkinter – OpenCV – NumPy – Matplotlib هذا المشروع يعكس قدرتي على دمج الذكاء الاصطناعي مع واجهات المستخدم التفاعلية لبناء تطبيقات عملية واحترافية.