تطوير نظام ذكي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لتحليل صور السيارات واكتشاف الأضرار الخارجية وتحديد نوع الضرر تلقائيًا.

يستخدم المشروع نموذج الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لتحليل الصور وتصنيف الأضرار إلى 7 فئات مختلفة، مما يساعد على تسهيل الفحص الأولي للسيارات وتقليل الاعتماد على التقييم اليدوي.

أهم مميزات المشروع:
اكتشاف أضرار السيارات من خلال رفع الصور.
تصنيف الأضرار إلى 7 أنواع مختلفة.
عرض نوع الضرر ونسبة ثقة النموذج في التنبؤ.
واجهة تفاعلية سهلة الاستخدام باستخدام Streamlit.
تدريب النموذج وتقييم أدائه باستخدام تقنيات التعلم العميق