موديل لتعرف علي اشارات المرور

مشروع GTSRB Traffic Sign Classification هو نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على التعلم العميق والرؤية الحاسوبية لتصنيف إشارات المرور الألمانية باستخدام مجموعة بيانات GTSRB. يقوم المشروع بتصنيف 43 نوعًا من إشارات المرور بدقة عالية، مع القدرة على التعامل مع ظروف تصوير واقعية مختلفة مثل اختلاف الإضاءة، الزوايا، الخلفيات، وجود تشويش، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات السيارات ذاتية القيادة وأنظمة المساعدة على القيادة (ADAS). تم تنفيذ المشروع باستخدام Python وPyTorch، حيث تم تصميم نموذج CNN مخصص ومعالجته ضمن Pipeline متكامل يشمل تجهيز البيانات، تدريب النموذج، وتقييمه باستخدام مقاييس احترافية مثل Accuracy وConfusion Matrix وClassification Report. كما تم تطوير تطبيق ويب متكامل لعرض وتشغيل النموذج، بواجهة أمامية باستخدام React وTailwindCSS، مع Backend مسؤول عن استقبال الصور، تشغيل النموذج، وإرجاع نتيجة التصنيف للمستخدم بشكل فوري. حقق النموذج دقة تدريب تقارب 98% ودقة اختبار تتراوح بين 95% و99%، مما يعكس كفاءة النموذج وقابليته للتطبيق العملي