العودة لسابقة الأعمال
منظومة Industrial PPE Compliance AI: الرؤية الحاسوبية ومراقبة مهمات السلامة المهنية بالمصانع
رؤية حاسوبية وتحليل مكاني

منظومة Industrial PPE Compliance AI: الرؤية الحاسوبية ومراقبة مهمات السلامة المهنية بالمصانع

تطبيق وحزمة مفتوحة المصدر (Open Source) الكود على GitHub
Python 3.10-3.14 YOLOv8/v11 OpenCV 4.8+ FastAPI WebSockets MJPEG Video Streaming Multi-Object Tracking Spatial Containment Heuristics SQLite Docker Pytest
ملخص ونظرة عامة على المشروع

منظومة رؤية حاسوبية صناعية للمراقبة الفورية لمدى التزام العمال بارتداء مهمات الوقاية الشخصية (الخوذة والسترة العاكسة) في المصانع والمواقع الإنشائية، تعتمد على نماذج YOLO وتحليل مواضع الجسم لمنع الإنذارات الكاذبة مع لوحة تحكم مباشرة لغرف العمليات.

دقة رصد المعدات
98.4%
دقة عالية في تمييز الخوذ والسترات العاكسة عبر الكاميرات
زمن فحص الإطار
< 45 ms
معالجة بصرية فورية تفوق 30 إطاراً في الثانية
تراجع المخالفات
85%
انخفاض حاد في مخالفات وحوادث السلامة خلال شهر من التشغيل
تغطية رقابية مستمرة
24/7
مراقبة آلية متواصلة مقارنة بأقل من 5% للتفتيش البشري

ليه التفتيش البشري على مهمات الوقاية في المواقع والمصانع مش كفاية؟

في مصانع البتروكيماويات والحديد والصلب وشركات المقاولات، الالتزام بارتداء مهمات الوقاية الشخصية (PPE) زي الخوذة والسترة العاكسة مش رفاهية؛ دي حماية لأرواح العمال وخط دفاع أول لمنع الحوادث الكارثية والغرامات الحكومية الصارمة.

لكن على أرض الواقع، الاعتماد الكامل على مشرفي السلامة (Safety Officers) فيه ثغرات تشغيلية واضحة: أولاً، الجولات التفتيشية بتغطي أقل من 5% من وقت الشغل الفعلي في مواقع ممتدة على مساحات شاسعة، والمهندس مستحيل يلف على مئات العمال طول الـ 24 ساعة. ثانياً، العامل ممكن يلتزم وقت مرور المشرف وبعدها يقلع الخوذة في منطقة أوناش ورافعات خطرة. وثالثاً، توثيق المخالفات بيفضل ورقي وانطباعي ومفيهوش صور إثبات واضحة تفيد في التحقيق الداخلي وتثبت الواقعة فوراً.

عشان نحل المشكلة دي، طوّرت منظومة Industrial PPE Compliance AI عشان ترتبط بكاميرات المراقبة العادية الموجودة أصلاً في المصنع (عبر بروتوكول RTSP)، وتراقب التزام العمال آلياً على مدار الساعة بدون أي انقطاع.

معالجة تدفقات الكاميرات بدون تأخير زمني وتتبع العمال

أكبر تحدي بيواجه أنظمة الرؤية الحاسوبية الصناعية هو التأخير الزمني (Lag) وتراكم الإطارات لما الكاميرا تبعت 30 فريم في الثانية والموديل ياخد وقت في الاستنتاج:

حليت المشكلة دي ببناء قارئ إطارات متزامن شغال في Thread مستقل محمي بأقفال الذاكرة المشتركة؛ القارئ بيتخلص تلقائياً من الفريمات القديمة ويضمن إن موديل الذكاء الاصطناعي بيستلم أحدث لقطة جاية من الكاميرا فوراً في زمن معالجة أقل من 45 ميلي ثانية.

الفريمات بتعدي على موديل YOLOv8 تم تدريبه خصيصاً لتمييز فئات متعددة: العمال، لابس خوذة، مش لابس خوذة، لابس سترة عاكسة، أو بدون سترة. الموديل مربوط بمحرك تتبع للأجسام (Multi-Object Tracking) بيحافظ على مسار كل عامل عشان ميكررش تسجيل نفس الشخص أكتر من مرة وهو ماشي قدام الكاميرا.

التحليل المكاني على جسم العامل وفلترة الإنذارات الكاذبة

عشان النظام ميعملش دوشة وإنذارات مزعجة على الفاضي، دمجت حلول هندسية ذكية تضمن دقة المخالفة قبل تسجيلها:

خوارزمية الاحتواء المكاني (Spatial Containment): النظام بيقسم الصندوق المحيط بالعامل لمناطق تشريحية، فيفحص الخوذة في أعلى 35% من طول الشخص (منطقة الرأس)، والسترة في الـ 55% الوسطى (الصدر والجذع)؛ ده بيمنع الخطأ الشائع لما تكون خوذة محطوطة على برميل جمب العامل فالسيستم يفتكر إنه لابسها
فلتر الاستقرار الزمني (Temporal Stability Filter): المخالفة مابتتسجلش في السجلات الرسمية إلا لو استمرت لعدد فريمات متتالية (ثانيتين متواصلتين مثلاً)، وده بينزل الإنذارات الكاذبة لأقل من نصف بالمئة لو مر عامل تاني قدام الكاميرا وحجب الرؤية لكسر من الثانية
التقاط الإثبات المصور تلقائياً: أول ما تترصد مخالفة مؤكدة، النظام بيقتطع لقطة عالية الجودة للعامل المخالف ويخزنها مع التاريخ والدقيقة واسم الكاميرا وموقعها لدعم التحقيق الداخلي
إرسال تنبيهات لحظية عبر الويب سوكت (WebSockets) لغرف التحكم بشاشات المراقبة مع تظليل العامل المخالف بمربع أحمر والملتزمين بمربعات خضراء

لوحة تحكم تشغيلية وواجهات ربط مع أنظمة المؤسسة

المنظومة بتوفر لوحة تحكم ويب خفيفة وسريعة مبنية بـ FastAPI وشاشات Canvas بتعرض البث المباشر مع تراكب لوني لحظي للمخالفات، ومؤشرات بيانية بتوضح نسبة الامتثال العامة لكل كاميرا والتوزيع الزمني للمخالفات على مدار اليوم.

كمان وفرت واجهات برمجية REST كاملة تتيح لفرق السلامة تصدير تقارير الحوادث بصيغة CSV، والربط مع أنظمة الـ ERP الخاصة بالمنشأة عبر حاويات Docker المجهزة للنشر على السيرفرات الطرفية بالمصنع.

استوديو شاشات المنظومة والمعمارية الرقمية

انقر على أي شاشة للدخول إلى الاستوديو التفاعلي وتكبير المخططات بدقة فائقة وفحص التفاصيل (Zoom In / Out).

2 شاشات توثيقية

هل يعجبك هذا النوع من المشاريع؟

يمكننا تنفيذ مشروع مماثل ومخصص لمتطلبات عملك.

تواصل معي الآن

مشاريع أخرى قد تهمك

أنظمة حية، حلول ذكاء اصطناعي، وبنية تحتية برمجية متكاملة.

عرض كافة المشاريع →
منظومة Smart Store Analytics AI: الذكاء المكاني والرؤية الحاسوبية لقطاع التجزئة والمتاجر رؤية حاسوبية وتحليل مكاني

منظومة Smart Store Analytics AI: الذكاء المكاني والرؤية الحاسوبية لقطاع التجزئة والمتاجر

محرك ذكاء مكاني ورؤية حاسوبية لتحليل سلوك المتسوقين في المتاجر والمولات، يعتمد على تتبع مسارات الحركة بالكاميرات، ومحرر تفاعلي لأقسام المتجر، وتوليد الخرائط الحرارية، ومراقبة ازدحام الكاشير مع تنبيهات فورية دون المساس بخصوصية الزوار.

عرض تفاصيل المشروع
منصة ReconcileX: محرك التسويات المالية المؤسسية والامتثال الضريبي لـ ZATCA أنظمة ERP وإدارة الأعمال

منصة ReconcileX: محرك التسويات المالية المؤسسية والامتثال الضريبي لـ ZATCA

محرك تسوية مالية مؤسسي مفتوح المصدر ينهي المطابقة اليدوية في جداول الإكسيل، يدمج المعالجة الحسابية الحتمية الخالية من الهلوسة مع الذكاء الاصطناعي الدلالي لمعالجة المدفوعات المجمعة، وفحص امتثال ضريبة القيمة المضافة لـ ZATCA، وتوليد قيود يومية متزنة للـ ERP.

عرض تفاصيل المشروع
منصة PeerWarp: نقل ومشاركة الملفات الضخمة مباشرة بين الأجهزة والمتصفحات دون وسيط سحابي أدوات ومحركات سحابية

منصة PeerWarp: نقل ومشاركة الملفات الضخمة مباشرة بين الأجهزة والمتصفحات دون وسيط سحابي

منصة ويب مفتوحة المصدر لنقل الملفات والفولدرات الضخمة بين الأجهزة والمتصفحات مباشرة عبر تقنية WebRTC دون الحاجة لرفعها على أي سيرفر سحابي وسيط، تدعم الكتابة المباشرة على الهارد ديسك لتفادي امتلاء الرامات وتهنيج المتصفح، مع ميزة الضغط التلقائي للملفات ورادار لاكتشاف الأجهزة المتصلة على نفس شبكة الواي فاي.

عرض تفاصيل المشروع