دليل كامل لبناء نظام مراقبة الفيديو باستخدام التعلم العميق وKeras

1. مقدمة عن نظام المراقبة باستخدام التعلم العميق

نظام المراقبة بالفيديو يعتمد على تقنية الذكاء الاصطناعي لاكتشاف وتحليل الكائنات والأنشطة في الفيديو بشكل آلي. باستخدام التعلم العميق، يمكننا بناء نظام قادر على معالجة الفيديو في الزمن الحقيقي، والتعرف على الكائنات، وتصنيف الأنشطة المشبوهة. سنتعلم كيفية استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لاكتشاف الكائنات، واستخدام الشبكات العصبية المتكررة (LSTM) لتحليل تسلسل الإطارات في الفيديو.

2. إعداد بيئة العمل

للبدء في بناء النظام، نحتاج إلى إعداد بيئة العمل الخاصة بنا. يجب تثبيت المكتبات التالية:

• **TensorFlow** و **Keras** لبناء نماذج التعلم العميق.
• **OpenCV** للتعامل مع الفيديو ومعالجة الإطارات.
• **NumPy** للتعامل مع البيانات.

يمكنك تثبيت هذه المكتبات باستخدام الأوامر التالية:

pip install tensorflow keras opencv-python numpy

3. معالجة الفيديو وتحليل الإطارات

أول خطوة في بناء نظام المراقبة هي قراءة الفيديو وتحويله إلى إطارات منفصلة. يمكننا استخدام مكتبة OpenCV لتحميل الفيديو، ثم نقوم بمعالجة كل إطار على حدة.

import cv2
import numpy as np

# تحميل الفيديو باستخدام OpenCV
cap = cv2.VideoCapture('path_to_video.mp4')

# قراءة كل إطار في الفيديو
frames = []
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # تغيير حجم الإطار (للحفاظ على سرعة المعالجة)
    frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
    frames.append(frame)

# تحويل الإطارات إلى مصفوفة NumPy
frames = np.array(frames)
cap.release()

4. بناء نموذج اكتشاف الكائنات باستخدام CNN

بعد معالجة الإطارات، نحتاج إلى بناء نموذج **الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)** لاكتشاف وتصنيف الكائنات في كل إطار. سنستخدم شبكة CNN تقليدية مثل **VGG16** أو **ResNet50** للتعامل مع الصور.

from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten

# تحميل نموذج VGG16 المدرب مسبقًا
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# إضافة طبقات التصنيف
x = Flatten()(base_model.output)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(2, activation='softmax')(x)  # نفترض أن لدينا فئتين فقط

# بناء النموذج النهائي
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.summary()

5. استخدام LSTM لتحليل الإطارات المتتابعة

بعد اكتشاف الكائنات في الإطارات الفردية، يمكننا استخدام **LSTM** لتحليل تسلسل الإطارات بشكل زمني والتنبؤ بالأنشطة. LSTM مناسبة لأنها تتعامل بشكل جيد مع البيانات الزمنية.

from keras.layers import LSTM, TimeDistributed

# نموذج LSTM لتحليل الإطارات المتتابعة
cnn_features = model.predict(frames)  # استخراج الميزات من CNN
cnn_features = cnn_features.reshape((1, cnn_features.shape[0], cnn_features.shape[1]))  # إعادة تشكيل البيانات

# بناء نموذج LSTM
lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(LSTM(256, input_shape=(cnn_features.shape[1], cnn_features.shape[2])))
lstm_model.add(Dense(2, activation='softmax'))  # نستخدم فئتين فقط

lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
lstm_model.summary()

6. تدريب النظام

الآن نحتاج إلى تدريب النموذج. ستقوم CNN بتوليد الميزات من الإطارات، ثم نستخدم هذه الميزات كمدخلات إلى LSTM لتعلم الأنماط الزمنية في الفيديو.

لاحظ أن التدريب الفعلي يتطلب مجموعة بيانات كبيرة تحتوي على فيديوهات مصنفة إلى أنشطة أو كائنات محددة.

# تدريب LSTM
lstm_model.fit(cnn_features, labels, epochs=10, batch_size=32)

# تدريب CNN إذا كان هناك حاجة لذلك
# model.fit(frames, labels, epochs=10, batch_size=32)

7. اختبار النظام على فيديو جديد

بعد تدريب النظام، يمكننا اختباره على فيديو جديد لاكتشاف الكائنات أو الأنشطة وتحليلها. ببساطة، قم بتمرير الفيديو الجديد إلى النموذجين (CNN و LSTM) للحصول على النتيجة.

# تحميل فيديو جديد للاختبار
test_video = 'path_to_new_video.mp4'
test_frames = []

cap = cv2.VideoCapture(test_video)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
    test_frames.append(frame)
cap.release()

test_frames = np.array(test_frames)

# استخراج الميزات باستخدام CNN
test_features = model.predict(test_frames)
test_features = test_features.reshape((1, test_features.shape[0], test_features.shape[1]))

# التنبؤ بالأنشطة باستخدام LSTM
predictions = lstm_model.predict(test_features)
print(predictions)

8. الخاتمة

في هذا الدليل، قمنا ببناء نظام مراقبة الفيديو باستخدام تقنيات التعلم العميق. تم استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لاكتشاف الكائنات في الفيديو، وتم استخدام LSTM لتحليل تسلسل الإطارات. باستخدام هذا النظام، يمكن اكتشاف الأنشطة المشبوهة أو تتبع الكائنات في الفيديوهات.

يمكنك توسيع النظام بإضافة المزيد من الطبقات، أو استخدام مجموعات بيانات أكبر لتحسين الدقة، أو دمج تقنيات مثل تحسين البيانات (Data Augmentation) للحصول على أداء أفضل.