الانتقال إلى المحتوى
Mohamed TRIKI
العودة إلى التدريبات والمشاريع

نظام ذكي للتعرّف على لوحات الترقيم (ANPR) لإشارات المرور

  • التاريخ : 2025
  • الرؤية الحاسوبية
  • مكتمل

نظام ANPR يعمل دون اتصال للوحات التونسية والليبية: كشف بـ YOLOv8 مع بديل OpenCV، تعرّف ضوئي على الحروف العربية واللاتينية، تحقّق من الصيغ ومعالجة الفيديو مباشرة.

نظرة عامة

تربّص صيفي في SOTECA Electric × Istithmar Equipement بصفاقس، من جويلية إلى أوت 2025.

صمّمتُ وأنجزتُ نظامًا للتعرّف الآلي على لوحات ترقيم السيارات (ANPR) يعمل دون اتصال بالإنترنت، ومكيّفًا مع اللوحات التونسية والليبية. يكتشف اللوحات في الصور وملفات الفيديو وبثّ الكاميرا المباشر، ويقرأ نصًا يمزج بين العربية واللاتينية، ويتحقّق منه وفق الصيغ الوطنية، ويسجّل كل عملية كشف لمراقبة حركة المرور والتحكم في الدخول.

أرقام رئيسية

نسبة استرجاع في كشف اللوحات على مجموعة الاختبار
90%+
نسبة استرجاع في كشف اللوحات على مجموعة الاختبار
صيغ لوحات وطنية مدعومة (تونس، ليبيا)
2
صيغ لوحات وطنية مدعومة (تونس، ليبيا)
مصادر إدخال: صورة، ملف فيديو، كاميرا مباشرة
3
مصادر إدخال: صورة، ملف فيديو، كاميرا مباشرة

التقنيات

المشكلة

تتعامل الحلول التجارية (Hikvision وDahua وOpenALPR) بشكل ضعيف مع اللوحات التونسية والليبية بسبب الكتابة العربية وصيغ اللوحات الخاصة بالمنطقة.

الحل

سلسلة معالجة هجينة: يحدّد YOLOv8 موضع اللوحة مع بديل يعتمد على كشف الحواف بـ OpenCV؛ ثم يقرؤها EasyOCR (عربي + إنجليزي) على عدة مراحل بعد المعالجة المسبقة للصورة؛ ويُوحَّد النص ويُصحَّح ويُتحقَّق منه وفق الصيغ الوطنية؛ وتُخزَّن عمليات الكشف في SQLite، كل ذلك ضمن تطبيق مكتبي بـ Tkinter متعدد الخيوط.

مساهمتي

تصميم النظام كاملًا وإنجازه: سلسلة الكشف، التعرّف الضوئي وتصحيح النص، التحقّق من الصيغ، التطبيق المكتبي، طبقة الحفظ، ونمذجة UML (مخطط الأصناف ومخطط حالات الاستخدام) لمعمارية معيارية من ثلاثة أصناف.

النتائج

تتجاوز نسبة الاسترجاع في كشف اللوحات 90 % على مجموعة الاختبار، ويعمل النظام كليًا دون اتصال على الصور والفيديوهات والكاميرات المباشرة. الخطوات القادمة: نشر مدمج على Raspberry Pi 4 مع تكميم النموذج، اختبارات ميدانية في تقاطعات حقيقية، وربط عبر API بمنظومة إدارة المرور في الشركة.

الميزات

  • كشف اللوحات بـ YOLOv8 مع بديل يعتمد على الحواف بـ OpenCV
  • تعرّف ضوئي على عدة مراحل بـ EasyOCR (عربي + إنجليزي)، مع معالجة مسبقة للصورة وتوحيد النص العربي وتصحيح أخطاء التعرّف
  • تحقّق بالتعابير النمطية من صيغ اللوحات التونسية (العادية وRS والسلاسل الخاصة) والليبية
  • ربط المنطقة بالنص حسب التداخل والمسافة ودرجات الثقة
  • تطبيق مكتبي بـ Tkinter متعدد الخيوط للصور وملفات الفيديو والكاميرا المباشرة
  • تسجيل في SQLite مع تصدير CSV، وأرشفة صور اللوحات والمركبات حسب اليوم، وإزالة التكرار تلقائيًا