قمت بتصميم نظام يعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) لتصنيف صور أسطح المباني إلى فئتين: أسطح متشققة وأسـطح غير متشققة.
يتضمن المشروع الخطوات التالية:
معالجة الصور المبدئية وتحسين جودتها قبل التدريب.
استخدام تقنيات زيادة البيانات (Data Augmentation) لتحسين أداء النموذج.
تطبيق ومقارنة عدة نماذج للتعلم العميق مثل:
الشبكات العصبية الأمامية (FFNN)
الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)
الشبكات العصبية المتكررة (LSTM)
تحليل أداء النماذج باستخدام مقاييس التقييم مثل الدقة (Accuracy) وقيمة الخسارة (Loss).
يساعد هذا المشروع في أتمتة عملية اكتشاف التشققات في الأسطح، مما يسهم في دعم عمليات الفحص والصيانة في مجال الهندسة المدنية.