Alors que le Royaume d'Arabie saoudite continue avec une étape accélérée vers la construction de villes intelligentes qui dépendent de solutions technologiques avancées, une réalisation scientifique remarquable a émergé de l'université King Abdulaziz à Djeddah, où les deux talibans saoudiens ont pu créer un système intelligent intégré destiné à surveiller et à surveiller les abus illégaux dans la "voie d'urgence" allocalisés à Ambulances, la police et la défense civile.
La circulation saoudienne commence la publication de nouveaux appareils qui surveillent les voitures qui se trouvent sur la ligne d'urgence sur les routes du RoyaumeLe projet, qui porte les dimensions humaines et techniques, représente un modèle vivant pour créer de jeunes esprits, et le royaume vise à intégrer l'intelligence artificielle dans les services d'infrastructure biomédicale.
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ProjetL'idée du projet est venue de l'étudiant Anas Al -Harbi et de son collègue Muhammad Al -Marathi, en tant que réponse directe à un phénomène inquiétant qui est constamment répété, et c'est la transgression de certains moteurs de véhicules privés sur le chemin désigné pour l'urgence, ce qui entraîne un retard dans l'arrivée des ambulances et des agences de sécurité à leur destination par une manière temporale.
Dans une interview exclusive avec "Al Arabiya.net", Al -Harbi a indiqué que le projet n'était pas seulement une idée de recherche théorique, mais venait plutôt d'un engagement personnel et d'une responsabilité sociale concernant le chaos du trafic qui pourrait mettre en danger la vie des gens. Il a ajouté: "Nous voulions développer un système intelligent à faible coût, qui utilise les technologies YOLO et OpenCV avec le Raspberry Pi, capable de surveiller les violations du trafic liées au chemin d'urgence en temps réel."
Les techniques utiliséesL'équipe de la conception du système reposait sur l'une des technologies de vision informatique les plus puissantes, qui est Yolo (vous ne regardez qu'une seule fois), ce qui permet de surveiller et d'identifier les choses dans les images et les vidéos rapidement et avec précision.
Le modèle a été formé à des images soigneusement choisies pour refléter la réalité des rues, en tenant compte des différentes conditions d'éclairage, de la taille des véhicules et de la diversité, ce qui a contribué à améliorer les performances du système et à étendre sa capacité à identifier avec précision.
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Le système fonctionne efficacement sur le Raspberry Pi, qui est un ordinateur petit et à faible coût, ce qui rend la possibilité de généraliser le modèle opérationnel largement réaliste et faible.
Supervision académique et soutien scientifique spécialiséCe projet ne devait pas atteindre ce stade sans supervision scientifique précise d'un groupe d'élite d'universitaires du département géomatique du Collège d'architecture et de planification, où chacun de:
- Dr Kamel Faisal
- Dr Abdullah Al -attas
- Dr Muhannad Abu Hachem
- Dr Mahmoud al -Khafash
Pour diriger l'équipe et fournir la recherche et le soutien aux connaissances nécessaires pour assurer l'intégrité de la conception du système et la crédibilité de ses résultats.
Micro-résults et défis techniques qui ont été négligésPour sa part, l'étudiant, Mohamed Al -Marsi, a expliqué que le projet était confronté à plusieurs défis techniques, dont le plus important est l'éclairage des fluctuations entre le jour et la nuit, et la vitesse des véhicules qui passent sur les autoroutes, ce qui nécessite l'introduction d'ajustements logiciels précis et d'améliorer les algorithmes de détection.
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Le modèle a été testé sur des vidéos réelles tirées d'une autoroute, et le système a atteint un taux de précision de 90% dans la surveillance des véhicules violants, un pourcentage prometteur indiquant la possibilité de l'améliorer davantage lors de l'application du modèle sur le terrain et de l'intégration à une infrastructure avancée.
Perspectives futuresL'équipe estime que le projet dans sa forme actuelle est un noyau fort pour une solution complète, mais elle a besoin de plus de développement via:
- Utilisez des caméras intelligentes équipées de techniques d'analyse vidéo.
- Dépendance à l'égard d'un environnement de cloud computing pour traiter les données plus efficacement.
- Coordination avec les autorités concernées telles que le trafic et la défense civile, pour assurer le plein avantage institutionnel du système.
Selon la vision de l'équipe, le succès du projet est un domaine qui nécessite une intégration entre les secteurs pertinents, ce qui améliore l'efficacité de ce système et en fait un élément actif dans le système national de sécurité routière.
Une expérience qui inspire la transformation numérique et favorise la qualité de vieL'équipe a comparé l'impact potentiel de ce système à l'expérience de surveillance automatique des violations de la «ceinture de sécurité», ce qui a aidé à augmenter considérablement les taux d'engagement entre les conducteurs.
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L'équipe estime que le succès de la surveillance des violations du chemin d'urgence au moment où elle s'est produite améliorerait le flux du mouvement des véhicules autorisés et accélérerait la réponse aux cas critiques.
Ce projet innovant est conforme aux objectifs de la Saudi Vision 2030, en particulier en ce qui concerne les axes de transformation numérique, le développement des villes intelligentes et l'avancement de la qualité de vie.
Les talibans confirment également que l'expérience a démontré la capacité des jeunes saoudiens à fournir des solutions techniques efficaces qui peuvent être appliquées et élargies, sans avoir besoin de budgets énormes ou d'investissements complexes.
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mis à jour : 1750723654
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