به دوره آموزشی Building Fire Smoke Detection with OpenCV خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن گام به گام نحوه ساخت یک سیستم تشخیص آتش و دود با استفاده از OpenCV، Keras و شبکه های عصبی کانولوشنال را یاد خواهید گرفت. سیستم تشخیص همچنین مجهز به زنگ هشدار خواهد بود که هر زمان که آتش یا دود تشخیص داده شود زنگ خواهد زد. این دوره ترکیبی عالی بین تشخیص اشیا و دید کامپیوتری است و آن را به فرصتی ایده آل برای تمرین مهارت های برنامه نویسی خود با ساخت پروژه هایی با برنامه های کاربردی دنیای واقعی تبدیل می کند. در جلسه معرفی، اصول اولیه یک سیستم تشخیص حریق و دود، مانند آشنایی با موارد استفاده از آن، فناوری های مورد استفاده و برخی چالش های فنی را خواهید آموخت. سپس در جلسه بعدی با نحوه عملکرد سیستم های تشخیص حریق و دود آشنا می شوید. این بخش جمع آوری داده ها، پیش پردازش، آموزش مدل، استقرار مدل، و تشخیص آتش یا دود را پوشش می دهد. قبل از شروع پروژه، مجموعه داده های آتش و دود را از Kaggle دانلود خواهیم کرد، داده ها حاوی صدها یا حتی هزاران تصویر هستند که در آن آتش یا دود وجود دارد، ما از آن داده ها برای آموزش مدل تشخیص خود استفاده خواهیم کرد. پس از آماده شدن همه چیز وارد قسمت پروژه می شویم. در بخش اول نحوه ساخت یک سیستم تشخیص حریق با استفاده از OpenCV و Keras به صورت گام به گام راهنمایی می شود. سپس در بخش دوم پروژه، با استفاده از OpenCV و شبکه های عصبی کانولوشن، یک سیستم تشخیص دود می سازید. هنگامی که این سیستمهای تشخیص ساخته شدند، ما همچنین یک سیستم اعلان ایجاد میکنیم تا در صورت مشاهده آتشسوزی یا دود به مردم هشدار دهد، برای کاملتر کردن آن، یک سیستم هشدار را یکپارچه خواهیم کرد که به محض تشخیص آتشسوزی یا دود خاموش میشود. . حتی هیجان انگیزتر، ما از کتابخانه متن به گفتار برای ایجاد صدای سفارشی برای زنگ استفاده خواهیم کرد. در پایان، در پایان دوره، تست سیستم تشخیص حریق و دود را انجام خواهیم داد. دو هدف آزمایشی وجود خواهد داشت که ما عمدتاً روی آنها تمرکز خواهیم کرد، آن ها آزمایش عملکرد است که در آن کارایی و دقت سیستم تشخیص آتش و دود را در شرایط مختلف ارزیابی خواهیم کرد و آزمایش هشدار که در آن قابلیت اطمینان و اثربخشی هشدار را ارزیابی خواهیم کرد. سیستمی است که به سرعت به کاربران در مورد حوادث احتمالی آتش سوزی یا دود هشدار می دهد.
اول از همه، قبل از ورود به دوره، باید این سوال را از خود بپرسیم: چرا باید یک سیستم تشخیص آتش و دود بسازیم؟ خوب، پاسخ من این است: سیستمهای تشخیص آتش و دود برای محافظت از جان و اموال حیاتی هستند، زیرا هشدارهای اولیه در مورد خطرات احتمالی را ارائه میدهند و امکان تخلیه و مداخله به موقع را فراهم میکنند. علاوه بر این، این سیستم ها می توانند با فعال کردن واکنش سریع و اقدامات مهار، به کاهش اثرات مخرب آتش سوزی کمک کنند. علاوه بر این، در محیطهایی که نظارت انسانی غیرعملی یا خطرناک است، مانند تأسیسات صنعتی یا مناطق دورافتاده، سیستمهای خودکار تشخیص آتش و دود برای اطمینان از ایمنی و امنیت ضروری هستند. علاوه بر این، با توسعه سیستم تشخیص آتش و دود خودمان، بینشهای ارزشمندی در مورد اصول اساسی بینایی رایانه و یادگیری ماشین به دست میآوریم و به ما قدرت میدهد تا با طیف گستردهای از چالشهای دنیای واقعی در این زمینه مقابله کنیم.
در زیر مواردی وجود دارد که میتوانیم انتظار داشته باشیم از این دوره یاد بگیریم:
اصول اساسی سیستم تشخیص حریق و دود را بیاموزید، مانند آشنایی با موارد استفاده، محدودیتهای فنی، و فناوریهایی که استفاده میشود
با نحوه عملکرد سیستم های تشخیص آتش و دود آشنا شوید. این بخش شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش داده ها، برچسب گذاری داده ها، آموزش مدل، استقرار مدل، و تشخیص خروجی می شود
با نحوه باز کردن وب کم با استفاده از OpenCV آشنا شوید
با نحوه پخش ویدیو با استفاده از OpenCV آشنا شوید
با نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده آتش و دود از Kaggle آشنا شوید
با نحوه ساخت سیستم تشخیص حریق با استفاده از OpenCV آشنا شوید
با نحوه آموزش مدل تشخیص حریق با استفاده از Keras و شبکه عصبی کانولوشنال آشنا شوید
با نحوه ساخت سیستم تشخیص دود با استفاده از OpenCV آشنا شوید
با نحوه آموزش سیستم تشخیص دود با استفاده از Keras و شبکه عصبی کانولوشنال آشنا شوید
با نحوه ایجاد زنگ هشدار با استفاده از gTTS آشنا شوید
با نحوه ادغام هشدار با سیستم های تشخیص دود آتش سوزی آشنا شوید و هر زمان که آتش یا دود شناسایی شد زنگ هشدار را به صدا درآورید
با نحوه انجام تست عملکرد در سیستمهای تشخیص آتش و دود آشنا شوید
مشاور سابق ریسک فناوری و علاقهمند به تجارت الکترونیک
نمایش نظرات