اعلام المكتبة المركزية / المهندس مهند
المستخلص
كان التعرف على الأنشطة البشرية موضوعًا بارزًا للباحثين بسبب تطبيقاته المختلفة التي تشمل المراقبة بالفيديو والتفاعل بين الإنسان والآلة والحياة بمساعدة البيئة وتصميم النظام الذكي والقيادة الذاتية. ركزت الأعمال السابقة على الوجه وحركة اليد والتعرف على العلامات لتقليل التعقيد. ومع ذلك ، فإن أنظمة التعرف على الأنشطة البشرية لديها العديد من المشاكل أحد هذه الأنظمة التعقب المبنية على نشاط جسم الإنسان لا تعطي تحليلاً لما يقوم به الشخص وإنما فقط لعمل تتبع جسم الإنسان. في هذه الأطروحة تم تقديم نظام لتتبع جسم الإنسان والتعرف على النشاط بناءً على التعلم العميق باستخدام خوارزمية YOLOv5s. الهدف هو تصميم نظام تم تشغيله باستخدام مجموعة بيانات عالمية معتمدة (مجموعة بيانات stanford40) استنادًا إلى عشر فئات تحتوي على مجموعة من الإجراءات المتداخلة ويمكن أن تعمل على الصور ومقاطع الفيديو وأنظمة الوقت الفعلي. النتائج التي حققها النظام المقترح هي (mAP: 99٪،99%recall ،100% precision ،99% F1)
