Plate Number Recognition

اخر تحديث مايو 30, 2025
5.0 /5
(1)
7 التحق بالفعل

حول هذه الدورة

مشروع Plate Number Recognition يهدف إلى إنشاء نظام قادر على التعرف على أرقام لوحات السيارات باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision). سيقوم هذا النظام باستخدام تقنيات مثل التعرف على الأنماط و التحليل الرياضي لاستخراج الأرقام من صور لوحات السيارات (Car Plates). سيكون المشروع قادرًا على معالجة الصور والفيديوهات في الوقت الفعلي، مما يساعد في تحسين أمان المركبات والتطبيقات الأخرى مثل مواقف السيارات الذكية و مراقبة المرور.

أهداف التعلم

لتعرف على الأنماط (Pattern Recognition): تعلم كيفية تدريب النموذج لاستخراج أرقام اللوحات باستخدام تقنيات Computer Vision.
استخراج البيانات من الصور (Image Processing): تعلم كيفية التعامل مع الصور ومعالجتها لاستخراج النصوص باستخدام تقنيات مثل Edge Detection و Thresholding.
**تقنيات OCR (Optical Character Recognition): تعلم كيفية تطبيق تقنيات OCR لاستخراج النصوص من الصور.
استخدام المكتبات المتقدمة: تعلم استخدام مكتبات مثل OpenCV و Tesseract OCR لاستخراج الأرقام وتحسين دقة التعرف.
تحليل الصور والفيديوهات في الوقت الفعلي: بناء نموذج يعمل في الوقت الفعلي لمعالجة صور لوحات السيارات.
دمج النظام مع قواعد البيانات: تعلم كيفية دمج Plate Recognition System مع قواعد البيانات لتخزين السجلات وتوفير حلول لتطبيقات مواقف السيارات الذكية.

متطلبات

  • معرفة أساسية بـ Python: يجب أن تكون لديك معرفة أساسية بـ Python حيث ستحتاج لاستخدام المكتبات المناسبة.
  • أساسيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): بعض المعرفة في OpenCV ستكون مفيدة.
  • المكتبات المطلوبة: OpenCV و Tesseract OCR.
  • الأجهزة والبرامج: يجب أن يكون لديك جهاز كمبيوتر مع كاميرا إذا كنت ستعمل على معالجة الفيديوهات في الوقت الفعلي.

الجمهور المستهدف

  • طلاب علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات: الذين يرغبون في تعلم تقنيات Computer Vision و OCR.
  • المطورون والمبرمجون: الذين يرغبون في تعلم كيفية بناء نظام Plate Number Recognition باستخدام OpenCV و Tesseract.
  • المهنيون في مجال الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي: الذين يعملون في تطوير أنظمة أمان المركبات أو تطبيقات مراقبة المرور.
  • المهتمون بتطوير الأنظمة الذكية: الذين يرغبون في تعلم كيفية تطبيق Computer Vision و Machine Learning على الصور في الوقت الفعلي.

منهاج دراسي

1 الدرس14m

Plate Number Recognition

Plate Number Recognition00:13:47

احصل على شهادة

أضف هذه الشهادة إلى سيرتك الذاتية لإثبات مهاراتك وزيادة فرصك في لفت الانتباه.

selected template

أساتذتك

Amr Ahmed

Artificial Intelligence Engineer at NeuroTech

5.0/5
8 Courses
4 Reviews
103 Students

As an AI Engineer with a strong background in machine learning, deep learning, and natural language processing (NLP), I am passionate about making complex AI concepts accessible to learners of all levels. With experience in building real-world applications using cutting-edge tools like Hugging Face, TensorFlow, and PyTorch, I specialize in developing advanced AI models for tasks such as text correction, sentiment analysis, and real-time transcription.Throughout my career, I have contributed to a wide range of projects, including RAG systems, OCR for financial data, and real-time speech analysis, and I have a deep commitment to sharing my knowledge. My goal is to empower students to master the skills they need to succeed in the rapidly evolving world of AI and data science

شاهد المزيد
مجانا
مستوى
متوسط
المدة الزمنية 14 minutes
محاضرات
1 محاضرة

احدث الدورات

OCR
مجانا
Speech Recognition
مجانا

ليس لديك حساب حتى الآن؟ قم بالتسجيل مجانًا