Stadium

مشروع فردي بناه عبدالإله من البداية إلى النهاية.

يتحول الازدحام عند المداخل إلى خطر على السلامة قبل أن يحصيه أحد. يرى موظفو البوابة طابورهم فقط لا الصورة الكاملة، فيتأخر القرار المهم: نقل الموظفين أو تحويل القادمين.

• استخدام كاميرات قائمة بدل حساسات جديدة
• مخرجات يستطيع المشغّل التصرف بناءً عليها فورًا
• يعمل محليًا على ملفات فيديو أو كاميرا ويب

يرصد YOLO الأشخاص في كل إطار ويوزعهم على أربع مناطق للبوابات، ثم يحدد محرك القرار حالة كل بوابة — طبيعية أو مزدحمة أو حرجة أو فائضة — ويسجل التنبيهات ويقدّر وقت الوصول ويقترح نقل الموظفين. وتعرض واجهة Flask هذه الحالة للوحة متابعة تتحدّث كل ثانيتين.

مطوّر منفرد

1. 01 · المدخلات

   كاميرا أو فيديو

2. 02 · المعالجة

   رصد الأشخاص عبر YOLO

3. 03 · الذكاء

   قواعد حالة البوابات

4. 04 · المخرجات

   لوحة حيّة وتنبيهات

كيف يعمل

• رؤية حاسوبية لا أجهزة جديدة

  رؤية حاسوبية على بث الكاميرات العادية بدل حساسات جديدة — أقل تكلفة في التجربة، وتعمل مع الكاميرات الموجودة أصلًا.

• اقتراح إجراء لا مجرد إنذار

  لا يكتفي محرك القرار بتمييز البوابة المزدحمة، بل يقترح أين يُنقل الموظفون، فتكون المخرجات قابلة للتنفيذ مباشرة.

نموذج أولي عامل بُني منفردًا: رصد وتوزيع على المناطق، وأربع حالات، وسجل تنبيهات، واقتراحات للموظفين، وواجهة برمجية للحالة، ولوحة متابعة حيّة. لم تتم معايرته في ملعب حقيقي، ولا تُدّعى أي نسبة لدقة العدّ.

• مناطق البوابات مثبّتة في الكود وتحتاج معايرة لكل زاوية كاميرا.
• لا توجد اختبارات آلية للعدّ أو لعتبات التنبيه أو للواجهة البرمجية.
• غير جاهز للتشغيل: ما زالت خصوصية الكاميرات وزمن الاستجابة والتشغيل بحاجة إلى مراجعة.
• ملفات النماذج والفيديو المحلية تجعل المستودع كبير الحجم.

• جعل مناطق البوابات قابلة للضبط لكل كاميرا
• قياس دقة العدّ على لقطات موسومة
• إضافة اختبارات للعتبات ولواجهة الحالة