المشاريع الواعدة

تتضمن هذه الصفحة قائمة بالمشاريع المعتمدة رسميًا ضمن البطولة، وتُتاح للاطلاع من قبل الشركات والمؤسسات وحاضنات الأعمال بهدف دراسة فرص الاحتضان أو الدعم أو الشراكة.

للاهتمام بالاحتضان أو التعاون: يمكن التواصل مع المشرف أو أعضاء الفريق عبر بيانات الاتصال المرفقة داخل كل مشروع.
النتائج: 603 — صفحة: 18/51
🧹 مسح

CleanAI

الجامعة: جامعة النهرين — بغداد (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0649
المشرف م.م لارا موفق فلاح
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: An Intelligent Embedded Waste Sorting System Using Raspberry Pi 5 and Deep Learning
الوصف:
يُعدّ فرز النفايات من الركائز الأساسية لتعزيز عمليات إعادة التدوير وتحقيق الاستدامة البيئية، إلا أن الاعتماد على الفرز اليدوي يؤدي إلى انخفاض الكفاءة وزيادة الوقت والجهد، فضلاً عن تعريض العاملين للمخاطر الصحية. يقدم هذا البحث نظامًا ذكيًا مدمجًا لفرز النفايات يعتمد على الحاسوب المصغر Raspberry Pi 5 وتقنيات التعلم العميق لإجراء عمليات التصنيف والفرز بصورة آلية وفي الزمن الحقيقي. يتكون النظام المقترح من كاميرا USB، ومستشعر للأشعة تحت الحمراء، ومستشعر للكشف عن المعادن، ومستشعر فوق صوتي، ومحرك مؤازر (Servo Motor)، ومحرك خطوي (Stepper Motor)، وجميعها مدمجة ضمن منصة مدمجة واحدة. وتم تدريب نموذج EfficientNetB4 باستخدام أسلوب Transfer Learning، ثم تحويله إلى TensorFlow Lite لتشغيله بكفاءة على منصة Raspberry Pi 5. يعتمد النظام على دمج نتائج التصنيف مع بيانات المستشعرات لاتخاذ قرار الفرز المناسب، حيث يتم توجيه النفايات تلقائيًا إلى الحاوية المخصصة بواسطة آلية ميكانيكية للتحكم بالحركة. أظهرت النتائج التجريبية أن النظام حقق دقة تصنيف بلغت حوالي 95%، مع زمن استدلال يتراوح بين 120–250 مللي ثانية، مما يؤكد قدرته على تنفيذ عمليات الفرز في الزمن الحقيقي بكفاءة عالية. ويُعد النظام المقترح حلاً منخفض الكلفة وقابلاً للتوسع، ويمكن الاستفادة منه في تطبيقات إدارة النفايات الذكية ودعم مبادرات المدن المستدامة.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 02:43:39
👥 أعضاء الفريق (5)
حسين علي خليل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
حيدر عدنان سند
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
زيد هاشم هادي
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
محمد باقر محمود جواد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
مصطفى سليم عبد الواحد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor

Solar Guardians

الجامعة: جامعة النهرين — بغداد (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0658
المشرف م. م. سارة حيدر عبدالرضا
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: Design and Development of an AI-Assisted Autonomous Solar Panel Cleaning Robot
الوصف:
Dust accumulation on photovoltaic panels causes measurable efficiency losses that are particularly severe in arid environments. This paper presents an autonomous solar panel cleaning system that monitors panel performance directly through voltage and current sensors rather than relying on ambient dust detection. An ESP32 microcontroller computes instantaneous electrical power using P = V × I and transmits the result wirelessly to a smartphone via Bluetooth. A mobile application developed using MIT App Inventor applies an AI classification algorithm that evaluates incoming power data against a user-defined clean reference baseline, autonomously classifying the panel condition as Normal, Warning, or Danger, and triggering the cleaning cycle when the power drop reaches or exceeds 20%. Mechanically, a NEMA 23 stepper motor drives a rubber wiper across the panel surface while a water pump pre-wets the glass to improve dust removal. Outdoor testing in Baghdad, Iraq, demonstrated a voltage improvement from 16.95 V to 18.31 V after one cleaning cycle a gain of 8.02%. The complete prototype was assembled at a total cost of 179,500 IQD, confirming practical affordability for residential and small-scale solar maintenance applications.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 02:04:54
👥 أعضاء الفريق (3)
سارة سامر سلمان
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
فاطمة رحيم غافل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
فاطمة عبد الواحد جسار
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

NASA

الجامعة: الجامعة العراقية — بغداد (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0722
المشرف م.م هبه كردي
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ لا توجد صور مرفوعة.
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: Smart Underground Water Leak Detection Robot
الوصف:
This project presents an automated, non-destructive mobile robotic rover designed for
modern infrastructure monitoring. Built with an acoustically decoupled piezoelectric
ceramic sensor, our system detects and classifies underground pipeline leakages from
the surface without requiring invasive excavation. The core outcomes demonstrate high
precision in localized leak identification at depths of 1.0 to 1.5 meters. By eliminating
structural chassis noise during sampling and deploying an intelligent Python-based
XGBoost model, we achieve highly reliable autonomous classification while
significantly reducing labor costs.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 02:55:43
👥 أعضاء الفريق (4)
ادهم وليد خزعل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor
سامر احمد محمد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: AI/Control
🎓 المستوى: Bachelor
نادين فواز عبدالكريم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
نور فائز حمدان
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

Early Detection and Rescue Team

الجامعة: جامعة بابل — بابل (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0737
المشرف الاستاذ الدكتور احمد عبد الكاظم حمد
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ لا توجد صور مرفوعة.
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: FPGA-Based Intelligent Mobile Robotic Rover with Edge AI for Remote Monitoring and Early Fire Detection
الوصف:
The increasing demand for intelligent robotic systems capable of operating in hazardous, remote, and inaccessible environments has accelerated the integration of robotics, embedded computing, and artificial intelligence technologies. This project presents the design and implementation of a remotely operated mobile robotic rover that enhances operator safety while providing continuous situational awareness. The proposed platform combines a Zynq FPGA-based processing system with a Raspberry Pi 5 for edge AI processing and advanced sensor integration. The rover incorporates wireless telemetry, GPS positioning, real-time video transmission, and a tracked crawler chassis to ensure reliable mobility over uneven terrain. System control and sensor interfacing are implemented using MicroPython, enabling efficient development and integration of embedded functionalities.
To enhance autonomous monitoring capabilities, a Convolutional Neural Network (CNN) model is developed and optimized using TinyML techniques for deployment on the Raspberry Pi 5. The integrated platform, which also includes a live video stream and a six-degree-of-freedom (6DOF) robotic arm, an MQ-2 gas sensor, and a firefighting hose, provides an effective solution for remote surveillance, environmental monitoring, industrial inspection, emergency response, and AI-driven research applications.
تاريخ رفع الملفات: 2026-06-26 03:32:23
👥 أعضاء الفريق (4)
باقر صدام عبد الكريم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
حوراء موفق رحيم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
مبين عصام كاظم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor
مجتبى ابراهيم مالك
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

SOCX03

الجامعة: جامعة ديالى — ديالى (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0750
المشرف أ.د بشار طالب حميد
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: Iraq Digital Twin
الوصف:
Iraq suffers from severe heatwaves where surface temperatures exceed 50°C, threatening public health, increasing energy consumption, and raising carbon emissions. Urban planners lack data-driven tools to make effective decisions for mitigating these risks.

Our project presents the "Iraq Governorate Urban Digital Twin" , an AI-powered decision support system that integrates satellite data and real-time weather feeds with analytical algorithms to identify the most affected areas and propose tailored solutions.
System outputs include interactive heat maps, intervention recommendations (cool roofs, tree planting, water management), and estimates of energy savings and emission reductions. Results demonstrate the potential to reduce surface temperatures by up to 7°C and save thousands of dollars in electricity costs.

The project aims to empower decision-makers to build more sustainable and climate-resilient Iraqi cities using cutting-edge artificial intelligence and data analytics technologies.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 05:32:20
👥 أعضاء الفريق (4)
كاظم اياد غايب
✉️ [email protected]
🎯 الدور: AI/Control
🎓 المستوى: Bachelor
ماريا هيثم شحاده
✉️ [email protected]
🎯 الدور: AI/Control
🎓 المستوى: Bachelor
محمد ناطق عطا
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
معتصم رائد فؤاد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor

ENKI TECH

الجامعة: جامعة ديالى — ديالى (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0761
المشرف ا م د قحطان مجيد ياس
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: تصميم منزل ذكي مستدام
الوصف:
تم اقتراح نموذجًا أوليًا لمنزل ذكي مستدام يعمل بالطاقة الشمسية، مصممًا لدمج أنظمة كشف المخاطر البيئية، والأتمتة القائمة على وجود الأشخاص، وإدارة الطاقة التكيفية ضمن نظام واحد منخفض التكلفة. يدمج النموذج الأولي مستشعرات مسافة فوق صوتية للتحكم الآلي في الوصول إلى البوابة والإضاءة التي تعمل بالحركة، ومستشعرًا لتسرب الغاز، ومستشعرًا للهب، ومستشعرًا لدرجة الحرارة، ومقاومة ضوئية (LDR) للتحكم التلقائي في الإضاءة ليلاً ونهارًا، وجهاز إنذار صوتي، وشاشة عرض بلورية سائلة (LCD) لعرض حالة النظام في الوقت الفعلي. يتم التحكم في جميع المكونات بواسطة متحكم دقيق من نوع Arduino Uno مُبرمج بلغة C++. يكمن الابتكار الرئيسي للنظام في تقليل استهلاك الطاقة غير الضروري. يتم التحكم بأجهزة المنزلية ، فقط عند تجاوز درجة حرارة 30 درجة مئوية، ولا يتم تشغيل الإضاءة إلا عند استشعار وجود شخص أو حلول الظلام، بدلاً من تشغيلها باستمرار. وقد أكدت الاختبارات التجريبية للنموذج الأولي التشغيل التلقائي الموثوق للبوابة وجهاز الإنذار والإضاءة، بالإضافة إلى التحكم في درجة الحرارة، الذي يؤدي الى انخفاض ملحوظ في استهلاك الطاقة المستمر مقارنةً بنموذج أساسي غير مؤتمت.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 14:36:51
👥 أعضاء الفريق (5)
حسن عمر خليل صالح
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
حسين علي جليل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor
رائد صدام حسين
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
عبد الرحمن محمد حاتم علوان العباسي
✉️ [email protected]
🎯 الدور: AI/Control
🎓 المستوى: Bachelor
عبدالرحمن سامي يوسف
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor

فريق الابتكار

الجامعة: جامعة كربلاء — كربلاء (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0770
المشرف د.مها صبري التميمي
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ لا توجد صور مرفوعة.
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: نظام ذكي للكشف عن الروائح باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي
الوصف:
تعتمد الطرق التقليدية للكشف عن الروائح وتحديدها بشكل كبير على التقييم البشري الذاتي أو على معدات مختبرية باهظة الثمن، مثل كروماتوغرافيا الغاز – مطيافية الكتلة (GC-MS)، والتي غالبًا ما تكون غير عملية للتطبيقات الميدانية في الوقت الحقيقي. يقدّم هذا البحث نظام الكشف الذكي عن الروائح، وهو جهاز محمول ومنخفض التكلفة يدمج مصفوفة حساسات غازية متعددة مع ذكاء اصطناعي مُدمج لتصنيف الروائح في الوقت الحقيقي. يجمع العتاد بين ثلاثة حساسات متكاملة تقيس درجة الحرارة والرطوبة ومجموعة من الغازات تشمل أول أكسيد الكربون (CO) وثاني أكسيد النيتروجين (NO₂) والإيثانول والمركبات العضوية المتطايرة (VOCs)، وهي متصلة بوحدة تحكم دقيقة من نوع Seeed Wio Terminal. يستخدم النظام مسارًا للتعلم الآلي يجمع بين شبكة عصبية ضحلة للتصنيف الدقيق وخوارزمية التجميع K-means لكشف الشذوذ، مما يمكّن الجهاز من تمييز الروائح المجهولة بدلًا من إجبارها على تصنيف خاطئ. تُظهر النتائج التجريبية دقة اختبار تبلغ 99.74% عبر ثلاث فئات تمثيلية هي الكحول والبنزين والهواء المحيط، مع زمن استدلال يبلغ نحو 2 مللي ثانية وبصمة ذاكرة لا تتجاوز 1.6 كيلوبايت من ذاكرة RAM و20.4 كيلوبايت من ذاكرة Flash. تؤكد هذه النتائج الجدوى العملية لنشر نظام استشعار كيميائي مستقل وعالي الدقة على وحدات تحكم دقيقة محدودة الموارد لتطبيقات في مجالي السلامة الصناعية والمراقبة البيئية.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 05:26:26
👥 أعضاء الفريق (3)
سيف عبد المنعم خلف حسن
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor
علي حسين كريم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
مهيمن مرتضى محمد مرتضى
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

فريق الاتحاد تلعفر

الجامعة: جامعة تلعفر — نينوى (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0827
المشرف م.د. علي فاضل رشيد
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: Smart interactive desktop and wearable device for weather monitoring
الوصف:
This project is a smart interactive desktop and wearable device designed for weather monitoring. It is based on the ESP32 microcontroller and uses Wi-Fi to retrieve real-time weather information from the OpenWeather API and synchronize the current time through network time services. The device features a 0.96-inch OLED display that shows weather data, time, and animated facial expressions, while a touch sensor enables user interaction. The system is portable, rechargeable, and developed using the Arduino IDE, providing a low-cost and open-source platform for smart embedded applications.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 04:10:16
👥 أعضاء الفريق (3)
احمد حسن محمد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
ضرغام خيرالدين محمد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
قمر هاشم محمد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

فريق إشراق

الجامعة: جامعة الحمدانية — نينوى (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0831
المشرف م.م مازن محمد اسماعيل
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 1 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: Solar Panel Cleaning System
الوصف:
يتناول هذا المشروع مشكلةً جوهريةً في مجال الطاقة المتجددة وكفاءة أنظمة الخلايا الشمسية (الفوتوضوئية). ويستند الحل المقترح إلى تطوير روبوت تنظيف مستقل وخفيف الوزن، مزود بفرش "مايكرو فايبر" مخصصة وآلية حركة ذكية، بهدف القضاء على تراكم الأتربة والغبار واستعادة الكفاءة المثلى لتوليد الطاقة دون أي تدخل بشري. وتشمل النتائج المتوقعة تحقيق زيادة ملحوظة في مخرجات الطاقة للألواح الشمسية، وخفض تكاليف الصيانة اليدوية، وتقديم حل مستدام وموفر للمياه لإدارة أصول ومحطات الطاقة الشمسية.
تاريخ رفع الملفات: 2026-06-28 04:30:56
👥 أعضاء الفريق (3)
عمار صالح خلف
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
محمد علي حيدر
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
محمد غانم داؤد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

Nano Shield

الجامعة: الجامعة التقنية الشمالية — نينوى (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0884
المشرف مروة موفق محمد شيت حامد
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: Sustainable AI model for predicting nanoparticle toxicity and antimicrobial activity: Towards safer nanotechnology and responsible innovation
الوصف:
While the applications of nanotechnology continue to expand, physically testing the
safety, efficacy, and environmental impact of every new nanoparticle design is
becoming impractical. To address this bottleneck, we developed Nano-Shield, a
sustainable, AI-driven platform for nanomaterial assessment. The platform operates
as a comprehensive virtual laboratory utilizing a two-step screening process. This
process is divided across four specialized modules: NanoToxNet (NTN) for
predicting toxicity, NanoGuardNet (NGN) for assessing antimicrobial activity, and
two sustainability modules (Batch Assessment and Oxide Assessment) for evaluating
resource consumption and environmental impact.
We built and evaluated the framework using the Nanoparticle Toxicity Dataset and
NanoAntimicrobialDB. After standardizing the data and preparing the features, we
tested four supervised machine learning algorithms: Random Forest (RF), K-Nearest
Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), and Decision Trees (DT).
Relying on its tree voting consensus, Random Forest significantly outperformed the
others, achieving 97.35% accuracy for toxicity prediction and 90.01% accuracy for
antimicrobial activity.
Beyond its predictive capabilities, Nano-Shield calculates the real-world
environmental footprint of potential physical experiments. It evaluates energy and
water consumption, chemical waste, carbon emissions, and financial costs, converting
these metrics into tangible equivalents—such as kilometers driven by a car or standard
water bottles consumed. By combining predictive machine learning with Safe-and
Sustainable-by-Design (SSbD) principles, Nano-Shield allows researchers to identify
the safest and most sustainable nanoparticle candidates before stepping foot in a
physical lab, ultimately reducing experimental waste and promoting responsible
innovation.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-03 05:47:35
👥 أعضاء الفريق (4)
دعاء ماهر ايليا
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
زهراء ناثر محمد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
سارة عمر محمد صالح
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
كرستيان سلوان سليمان
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor

Prism

الجامعة: الجامعة التقنية الشمالية — نينوى (حكومية)
المسار: المسار البيئي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0897
المشرف د. رائد رافع عمر النعمة
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ لا توجد صور مرفوعة.
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: An Evidence-Driven AI System for Monitoring and Investigating Iraq's Rivers and Reservoirs
الوصف:
PRISM is an AI system built to understand what is happening to Iraq’s rivers and reservoirs before the damage becomes visible on the ground. It turns satellite observations, hydrological signals, temporal change, and environmental rules into clear water-state intelligence for the Tigris–Euphrates network. PRISM can track abnormal shrinkage, expansion, and risk patterns across monitored segments, then convert them into alerts, recommendations, and investigation-ready evidence. The goal is to give water authorities, researchers, and decision makers a faster way to see where the water system is changing, why the change matters, and what action could be taken.

PRISM: www.prismiraq.live
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-04 03:00:48
👥 أعضاء الفريق (3)
عبدالله محمد عبدالله
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
يوسف محمد رافع
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
يونس أياد محمد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor

L10

الجامعة: جامعة الموصل — نينوى (حكومية)
المسار: مسار التربية والتعليم
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0464
المشرف ا م د جمال صلاح الدين سيد مجيد النعيمي
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:54
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ لا توجد صور مرفوعة.
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: التعرف البيومتري الذكي على الاشخاص بواسطةتقنية بصمة الوجه
الوصف:
This program is an integrated student attendance management system that uses artificial intelligence and facial recognition technology to automate and simplify the attendance process in schools, universities, and training centers. Developed in Python with a professional Arabic graphical interface, it accurately identifies students, automatically records attendance and departure times, and reduces human error. The system also provides student and user management, secure login with encrypted passwords, email notifications for excessive absences, comprehensive attendance reports and statistics with Excel export, and full support for the Arabic language. It is built using modern technologies such as OpenCV for image processing, DeepFace for facial recognition, SQLite for database management, Tkinter for the graphical interface, Pandas for Excel file handling, and SMTP for email notifications, making it a complete and efficient solution for attendance management in educational institutions.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 12:08:49
👥 أعضاء الفريق (4)
داليا وسام مسعود
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
ديما عزام عبد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: AI/Control
🎓 المستوى: Bachelor
فهد حواس عبيد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
كارمين فكري بشير
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor
⬅ السابق 1…15161718192021…51 التالي ➡