نموذج مصغر لمحطة دخول يقرأ لوحات المركبات بـ YOLO وOCR ويقارنها بقاعدة بيانات، ثم يفتح الحاجز بمحرك سيرفو عبر NodeMCU ويرسل رسائل الرسوم والمخالفات.
مشروع تطوير نموذج مصغر لمحطة حدودية ذكية تتعرف على لوحات المركبات بالرؤية الحاسوبية وتقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، ثم تقارن رقم اللوحة بقاعدة بيانات المركبات المصرّح لها لتقرر آليًا فتح الحاجز أو إبقاءه مغلقًا. نفذ المشروع فريق من الطلاب بمساعدة تقنية من مكتب تكنو إنجاز.
يجمع النظام بين برنامج Python يستخدم خوارزمية YOLO لتحديد موقع اللوحة وOCR لقراءتها، ولوحة NodeMCU ESP8266 تتحكم بحاجز يحركه محرك سيرفو MG995، مع حساس أشعة تحت حمراء يكشف اقتراب المركبة، ومؤشرات LED، ورسائل آلية تُرسل عبر وحدة HC-05 Bluetooth إلى تطبيق على جهاز مستقبل تبلغ بخصم رسوم العبور أو بالمخالفات أو بمركبة مطلوبة. ويقدم المشروع إثباتًا وظيفيًا للفكرة على نموذج مصغر، دون قياسات رقمية منشورة لدقة القراءة.
| العنصر | البيانات |
|---|---|
| نوع المشروع | نموذج مصغر لنظام تحكم بالدخول يعتمد على التعرف على لوحات المركبات |
| المجال | الرؤية الحاسوبية، التعرف على اللوحات (ALPR)، الأنظمة المدمجة |
| حالة المشروع | نموذج مصغر عامل لمحطة دخول |
| دور تكنو إنجاز | دعم ومساعدة تقنية للطلاب أثناء تطوير المشروع |
| تقنيات أساسية | Python، YOLO، OCR، NodeMCU ESP8266، Servo MG995، حساس IR، HC-05 Bluetooth |
| المخرجات | قراءة رقم اللوحة، قرار مرور أو رفض، فتح الحاجز آليًا، مؤشرات LED، رسائل رسوم ومخالفات وتنبيهات |
تعتمد إجراءات التحقق التقليدية عند نقاط الدخول والمنافذ الحدودية على التدخل البشري في الفحص والتفتيش، ما يجعلها عرضة للخطأ والبطء، خاصة حين يتطلب الموقف استجابة فورية لمركبة غير مصرح لها. ويهدف المشروع إلى أتمتة التحقق من أحقية دخول المركبة عبر قراءة لوحتها ومقارنتها بقاعدة بيانات، بحل منخفض التكلفة لا يحتاج إلى بنية تحتية معقدة.
نُفذ المشروع أكاديميًا بواسطة الطلاب، مع مساعدة ودعم تقني من مكتب تكنو إنجاز أثناء مراحل التطوير. ويُعرض ضمن أعمال المكتب مثالًا على دعمه للمشاريع التي تربط الرؤية الحاسوبية بالتحكم الإلكتروني في نموذج فيزيائي واحد.
| المكوّن | الدور في النموذج |
|---|---|
| كاميرا | التقاط صورة لوحة المركبة |
| حاسوب يشغّل برنامج Python | كشف اللوحة بالرؤية الحاسوبية وقراءتها بـ OCR ومقارنتها بقاعدة البيانات |
| NodeMCU ESP8266 | استقبال قرار الدخول والتحكم بالحاجز والمؤشرات؛ معالج بسرعة 80 MHz (أو 160 MHz) مع Wi-Fi |
| محرك سيرفو MG995 | فتح وإغلاق حاجز الدخول؛ عزم نحو 10 kg·cm، مدى حركة نحو 180 درجة، تغذية 4.8–7.2V |
| حساس IR لكشف العوائق | كشف اقتراب المركبة؛ مدى قصير قابل للضبط بين 2 و30 سم تقريبًا |
| منظم جهد DC-DC Step Down | خفض الجهد وتثبيته لتغذية المكونات |
| مؤشرات LED (أخضر وأحمر) | الدلالة على السماح بالمرور أو الرفض |
| وحدة HC-05 Bluetooth | إرسال الإشعارات إلى التطبيق على الجهاز المستقبل |
| مقاومات | حماية المكونات وضبط التيار |
يعرض التقرير أمثلة لرسائل آلية أرسلها النموذج، منها:
وفي النموذج المنفذ تصل هذه الرسائل عبر Bluetooth إلى تطبيق على جهاز قريب، أي أنها محاكاة لقناة الإشعار وليست ربطًا فعليًا بأنظمة الرسائل أو بالجهات الرسمية.
نجح النموذج المصغر في تنفيذ الدورة الكاملة: كشف اقتراب المركبة، والتقاط اللوحة وقراءتها، واتخاذ قرار الدخول، وفتح الحاجز أو إبقائه مغلقًا، وإظهار المؤشر الضوئي المناسب، وإرسال رسائل الرسوم والمخالفات والتنبيهات.
يصف التقرير النظام بأنه سريع الاستجابة ودقيق في ظروف إضاءة وأنماط لوحات متنوعة، لكنه لا يعرض قياسات رقمية لدقة قراءة اللوحات أو زمن المعالجة أو عدد اللوحات المختبرة. أما نسب الدقة المرتفعة الواردة في فصل الدراسات السابقة (مثل تجاوز 95% أو 99%) فتعود إلى أبحاث منشورة أخرى، وليست نتائج هذا المشروع.
بحسب الآفاق الواردة في المشروع:
يتعامل هذا النوع من الأنظمة مع أرقام لوحات وبيانات مالكين ومخالفات، لذلك يتطلب أي تطبيق فعلي إطارًا قانونيًا واضحًا، وصلاحيات وصول محددة، وحماية للبيانات المخزنة والمرسلة.
إذا كنت تعمل على نظام تحليل بيانات والتعرف على اللوحات وتحتاج إلى مساعدة تقنية في تطوير الفكرة أو بناء نموذج أولي، يمكن التواصل مع مكتب تكنو إنجاز لمناقشة متطلبات المشروع ونطاق الدعم المناسب.
نموذج مصغر لمحطة حدودية ذكية يتعرف على لوحات المركبات بالرؤية الحاسوبية وOCR، ويقارنها بقاعدة بيانات المركبات المصرّح لها ليقرر آليًا فتح الحاجز أو إبقاءه مغلقًا. نفذه فريق من الطلاب بمساعدة تقنية من مكتب تكنو إنجاز.
يكشف حساس أشعة تحت حمراء اقتراب المركبة فتلتقط الكاميرا صورة اللوحة، ثم يحدد برنامج Python موقعها بخوارزمية YOLO ويقرأ رقمها بـ OCR ويقارنه بقاعدة البيانات. عند السماح يفتح محرك السيرفو الحاجز ويضيء مؤشر أخضر، وعند الرفض يبقى الحاجز مغلقًا ويضيء مؤشر أحمر ويُرسل تنبيه.
كاميرا وحاسوب يشغّل برنامج Python للرؤية الحاسوبية وOCR، ولوحة NodeMCU ESP8266، ومحرك سيرفو MG995 للحاجز، وحساس IR لكشف الاقتراب، ومنظم جهد DC-DC، ومؤشرات LED خضراء وحمراء، ووحدة HC-05 Bluetooth لإرسال الإشعارات، إضافة إلى مقاومات.
يرسل رسائل آلية بخصم رسوم العبور، وتنبيهات بقرب انتهاء الاستمارة والتأمين، وتسجيل مخالفة لعدم تجديدهما، وتنبيهًا عند رصد مركبة معمَّم عنها مع طلب إبلاغ أقرب نقطة شرطة. وفي النموذج تصل الرسائل عبر Bluetooth إلى تطبيق على جهاز قريب، كمحاكاة لقناة الإشعار.
نفذ النموذج المصغر الدورة الكاملة من كشف المركبة وقراءة اللوحة حتى فتح الحاجز وإرسال الرسائل، لكن التقرير لم يعرض قياسات رقمية لدقة القراءة أو زمن المعالجة. ومن حدوده أنه بوابة واحدة مصغرة بقاعدة بيانات محلية وإشعارات عبر Bluetooth دون ربط بأنظمة رسمية.
تواصل مع فريق تكنو إنجاز لمناقشة قابلية التنفيذ العملي، اختيار القطع، وتطوير النموذج الأولي.
نماذج تطبيقية ومنظومات برمجية وهندسية منجزة بدعم المكتب
لوح افتراضي يتيح الكتابة والرسم واختيار الألوان والمسح بإيماءات اليد أمام الكاميرا، مبني بلغة Python مع MediaPipe لتتبع الأصابع وOpenCV لمعالجة الفيديو.
نموذج أولي يكشف الأشخاص بـ YOLOv8 ويتتبعهم بـ DeepSORT داخل مناطق عمل محددة، ويحسب زمن التواجد بالثواني ويصدّر السجلات إلى Excel، مختبر على فيديو مكتبي.
نموذج أولي لمراقبة الامتحانات يستخدم YOLO وMediaPipe وOpenCV لتحليل اتجاه رأس الطالب، فيؤشر الالتفات بإطار أحمر للمراجعة والتوجه الأمامي بإطار أخضر.
