نظام أمني محسن للبوابات باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية للكشف عن المركبات العراقية ولوحات الأرقام

الملخص

تتناول هذه الورقة البحثية تطوير نظام أمني متقدم للبوابات باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية(CNN)  للكشف والتعرف على المركبات العراقية ولوحات الأرقام الخاصة بها في الوقت الفعلي. يتمثل الهدف الرئيسي في تصميم نموذج يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، قادر على قراءة أرقام لوحات السيارات بدقة، حتى في الظروف الصعبة مثل ضعف الإضاءة أو الحجب الجزئي. تم تدريب النموذج باستخدام مجموعة بيانات خاصة بلوحات الأرقام العربية، حيث حقق أداءً ممتازًا ، انعكس في ارتفاع معدلات الدقة (Precision)، الاستدعاء (Recall)، ومقياس F1-Score في تصنيف جميع الفئات. هذا الأداء العالي يضمن اكتشاف وتصنيف جميع اللوحات الصحيحة دون إهمال أي منها، مع الحفاظ على أداء متوازن وفعالية كبيرة في مختلف الحالات ويُعدّ النظام المطوّر مناسبًا للتطبيقات العملية في أنظمة التحكم بالبوابات، حيث تمثّل الدقة والموثوقية عوامل أساسية. يمكن استخدام هذا النظام لتعزيز الأمان من خلال تحديد المركبات بدقة ومنع الدخول غير المصرح به، مما يجعله مفيدًا في المواقع الحساسة، مثل المباني الحكومية والمرافق الحيوية. تؤكد النتائج أن النموذج المقترح يمكن أن يساهم بشكل كبير في تطوير أنظمة أتمتة ذكية وموثوقة لمعالجة التحديات الأمنية المتزايدة، مما يقلل من الحاجة إلى التدخل البشري ويزيد من كفاءة أنظمة إدارة الدخول والخروج في المستقبل.