اكتشاف الاجسام

? Custom Object Detection Pipeline for Automated Monitoring Python, YOLOv8, OpenCV, Roboflow, PyTorch, Label Studio طوّرت High-Precision Object Detection Model باستخدام YOLOv8 لاكتشاف عناصر حسّاسة في الزمن الحقيقي مثل: (phones, headphones, screens, hands, papers)، مع أداء ثابت في السيناريوهات الواقعية. اشتغلت على Dataset Curation & Engineering من الصفر، عن طريق: دمج مصادر بيانات متعددة Manual Labeling باستخدام Label Studio إدارة إصدارات الداتا والتحكم فيها عبر Roboflow نفّذت Advanced Data Preprocessing & Augmentation Pipelines لمعالجة مشاكل Class Imbalance والتغيّرات البيئية، مما عزز Model Robustness في ظروف إضاءة وزوايا تصوير مختلفة. قمت بـ End-to-End Model Training باستخدام PyTorch، مع ضبط Hyperparameters بدقة للوصول إلى High mAP خاصة في Small Object Detection مثل الهواتف المحمولة. Targeted Deployment: النظام مصمّم ليكون Core AI Module في تطبيقات: المراقبة الذكية للاختبارات (AI-driven Proctoring) أنظمة المراقبة عالية الأمان (High-Security Surveillance) مع القدرة على Autonomous Flagging للعناصر غير المصرّح بها بدون تدخل بشري.