المشاريع الواعدة

عنوان المشروع: Multi-Agent Mobile Robot System

الوصف:
In a service environment, before multi-agent coordination can be initiated, a single-robot platform must be validated. This work introduces Axon, a basic mobile robot that is the first operational robot of a future Multi-Agent Robotic System (MARS). The platform features a humanoid-style 3D-printed body mounted on a differential-drive base, a distributed architecture comprising Raspberry Pi 5 (ROS2 hub), Arduino (PID motor control), and NVIDIA Jetson Nano Kit (vision and AI).
Axon's autonomous navigation is based on LiDAR SLAM, 3D obstacle detection with a ZED stereo depth camera, and YOLOv5 object recognition. A graphical robotic face interface allows for natural human–robot interaction in healthcare and service deployments.
The successful SLAM mapping, real-time path clearance analysis, accurate odometry, and multi-turn conversational HRI were verified by practical testing. These results provide a ROS2-native foundation that can be expanded to fleet-level coordination through the OpenRMF and VDA5050 standards.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 04:50:02

عنوان المشروع: Designing an intelligent traffic signal monitoring system using AI-powered cameras to reduce traffic congestion and detect emergencies

الوصف:
This study proposes a smart transportation framework based on computer vision, designed to evolve urban intersections from fixed, timed signal stages to fully autonomous, real-time decision-making loops. The computational architecture is based on YOLOv8, a convolutional neural network that detects multi-category vehicles and maps lane density using live monitoring data. The architecture design also includes a dedicated public safety lane to track first responder assets—such as ambulances and fire trucks—to immediately activate "green lanes," as well as parallel hazard detection layers that send low-latency incident alerts to civil defense and traffic departments during localized fires or collisions to enhance the safety of the municipal road network. Environmentally, predictive in-operational adjustment reduces the accumulation of greenhouse gases (CO2) in cities by minimizing engine downtime and using calculated vehicle occupancy time as a key performance indicator.

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-22 08:42:05

عنوان المشروع: تطبيق اختصار

الوصف:
السلام عليكم
تحت شعار " مع اختصار ماكو انتظار " يتخلص المريض الذي يعاني من طرق الحجز التقليدية و اتصالات هاتفية ضائعة، او طوابير انتظار طويلة، وغياب تام للشفافية في معرفة المواعيد المتاحة للأطباء

انطلاقا من هنا،نحن لم نقم بعمل تطبيق حجز تقليدي، بل قمنا ببناء منظومة لتوفير الوقت.

مع (اختصار)، يستطيع أي مريض – بغض النظر عن عمره أو جنسه او دون الكشف عن معلوماته الشخصية للاخرين – أن يفتح التطبيق، يرى الأطباء المتاحين حوله، ويحجز تسلسله في طابور المرضى في ثوانٍ معدودة. ركزنا بالكامل على أن تكون التجربة سريعة وخالية من أي تعقيد مع امكانية أدارة للتطبيق كأدمن من قبل المخولين (السكرتير او الطبيب)

القيمة الحقيقية للتطبيق هي أنه منتج واقعي ومتكامل، جاهز تماماً للنزول إلى السوق وحل هذه المشكلة وتخليص آلآف المرضى من ممل الانتظار والاحراجات الحاصلة للطبيب او سكرتيره في العيادات .

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-30 14:18:28

عنوان المشروع: موقع دليل تعريفي لمدينة الموصل

الوصف:
وهو موقع يقدم معلومات واضحة ومنظمة عن مدينة الموصل بطريقة سهلة وسريعة للمستخدمين.
يحتوي الموقع على ميزة ذكاء اصطناعي، وهي مساعد ذكي داخل النظام، تساعد المستخدمين من خلال فهم أسئلتهم وتقديم إجابات بسيطة ومفيدة.
هدف المشروع هو تحويل الموقع من دليل معلومات عادي إلى نظام تفاعلي يخدم مجتمع مدينة الموصل.
يعتمد البحث على نهج مرن في تطوير البرمجيات لضمان سهولة التعديل والتحسين المستمر، مما يساهم في رفع جودة المخرج النهائي وفقًا لمتطلبات المستخدمين. تضمن الموقع خرائط تفاعلية، معلومات مفصلة عن الأماكن البارزة، ودليلًا للخدمات العامة مثل الفنادق، والمواصلات، مما يسهم في تعزيز السياحة وتسهيل الحياة اليومية لسكان المدينة.

تاريخ رفع الملفات: 2026-06-26 15:54:11

عنوان المشروع: التطبيق الذكي لمراقبة الشبكة

الوصف:
التطبيق الذكي لمراقبة الشبكة هو نظام متكامل لمراقبة وإدارة الشبكات الحاسوبية يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل الأداء واكتشاف الأعطال والشذوذ بشكل استباقي وفي الوقت الفعلي. يقوم النظام بجمع بيانات الأجهزة والخوادم باستخدام بروتوكولات SNMP وICMP وSSH، ثم يعرضها عبر لوحة تحكم تفاعلية مع إرسال تنبيهات فورية للمسؤولين. يهدف المشروع إلى تحسين كفاءة الشبكة، تعزيز أمن البيانات، وتسريع اتخاذ القرارات من خلال توفير رؤى تحليلية دقيقة وشاملة.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 11:06:29

عنوان المشروع: Wi-Sight A Low-Cost Deep Learning Framework for Device-Free Through-the-Wall Human Activity Recognition Using Wi-Fi Channel State Information

الوصف:
يهدف مشروع Wi-Sight إلى تحويل أجهزة الواي فاي التقليدية منخفضة الكلفة إلى نظام ذكي لاستشعار وتتبع الأنشطة البشرية من خلف الجدران دون الحاجة إلى كاميرات أو أجهزة رادار باهظة الثمن أو أجهزة قابلة للارتداء. تعتمد الفكرة على استخراج معلومات حالة القناة اللاسلكية (Channel State Information - CSI) باستخدام وحدات ESP32، ثم تحليلها بواسطة تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق للتعرف على الأنشطة البشرية مثل المشي، والجلوس، والسقوط، وحالة الغرفة الفارغة بدقة عالية.

تعتمد آلية العمل على استقبال إشارات Wi-Fi وتحليل التغيرات الدقيقة التي تحدث في خصائصها نتيجة حركة الأشخاص داخل البيئة المحيطة، ثم تمرير البيانات عبر مراحل معالجة الإشارة واستخراج الخصائص قبل تصنيفها باستخدام نماذج تعلم آلي وتعلم عميق. وعند اكتشاف حالة سقوط، يقوم النظام بإرسال إشعار فوري عبر تطبيق Telegram إلى مقدم الرعاية أو الشخص المسؤول، مع عرض النشاط المكتشف لحظيًا من خلال واجهة رسومية.

يتوقع أن يسهم المشروع في توفير حل منخفض الكلفة، يحافظ على خصوصية المستخدمين، وسهل النشر في المنازل الذكية، والمستشفيات، ودور رعاية كبار السن، والمنشآت الأمنية. كما يمتلك المشروع إمكانات واعدة لدعم فرق الإنقاذ والاستجابة للطوارئ في عمليات البحث عن الأشخاص المحاصرين تحت الأنقاض أو داخل المباني المتضررة، اعتمادًا على قدرته على الاستشعار عبر العوائق والجدران باستخدام البنية التحتية لشبكات الواي فاي المتوفرة.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 06:33:02

عنوان المشروع: SafeDrive AI: A Real-Time Drowsiness Detection System for Preventing Traffic Accidents

الوصف:
This project addresses a significant problem in intelligent transportation systems and road safety, specifically the high incidence of traffic accidents caused by driver fatigue and drowsiness. The proposed solution, "SafeDrive AI," is based on real-time computer vision and artificial intelligence algorithms designed to continuously monitor driver facial features and behavior, with the aim of providing a highly accurate early warning system that alerts the driver before a critical sleep state is reached. The expected outcomes include a responsive, accessible, and cost-effective mobile application that significantly reduces fatigue-related accidents, thereby enhancing driver safety and saving lives.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 14:27:08

عنوان المشروع: SmartSense AI

الوصف:
هو جهاز يركب على مدخل قاعة أو مبنى، مربوط بنظام التكييف، يقوم بعد الأشخاص الداخلين والخارجين في الوقت الفعلي، ويقيس درجة الحرارة والرطوبة الداخلية، ويجلب بيانات الطقس الخارجي، حيث يقوم بإعطاء الأمر إلى نظام AC بتعديل الدرجة لتناسب عدد الأشخاص الحالي في المبنى. يعتمد اتخاذ قرار الأمر بتغيير درجة نظام AC على الذكاء الاصطناعي المتدرب على درجات حرارة مريحة للأشخاص في بيئات مختلفة، كلما تعرض لبيئات مختلفة كلما كان اتخاذ القرار أدق.

النتائج المتوقعة : راحة اعلى والحفاظ على الطاقة حيث ان اجهزة التكييف سوف ستستهلك طاقة اقل من خلال أمر الاطفاء الاوتوماتيكي لجهاز او اكثر عندما لا تكون القاعة بالحاجة اليها ( عدد اشخاص اقل في القاعة، درجة حرارة منخفضة... الخ )

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 20:14:22

عنوان المشروع: TabibNow

الوصف:
بوابة رعاية صحية متعددة الميزات للبحث عن الأطباء، وحجز المواعيد، وإجراء التقييمات، والاستشارات عبر الإنترنت.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 06:25:10

عنوان المشروع: AA Sensor-Aware Federated Learning Framework Using iTransformers for Real-Time DHSV Anomaly Detection in Oil Wells

الوصف:
تُعد صمامات الأمان السفلية (DHSV) أجهزة أمان بالغة الأهمية تُستخدم لمنع انفجارات آبار النفط. ومع ذلك، فإن الكشف عن أعطال هذه الصمامات باستخدام التعلم الآلي المركزي أمر صعب، لأن المشغلين لا يستطيعون مشاركة البيانات الخام بسهولة بسبب قواعد الخصوصية، ولأن الآبار المختلفة تستخدم أنواعًا مختلفة من أجهزة الاستشعار. يقدّم هذا البحث FEDDHSV، وهو إطار عمل للتعلم الفدرالي (FL) يحافظ على خصوصية البيانات، ويربط نموذج محوّل (Transformer) خفيفًا باستراتيجية ذكية لمشاركة الأوزان للكشف عن الأعطال دون نقل البيانات الخام خارج الآبار. يقدم النظام ثلاث مساهمات رئيسية: (١) خط أنابيب معالجة أولية آمن يحافظ على فصل بيانات التدريب والاختبار بشكل صارم حسب جلسات كل بئر؛ (٢) مُرمِّز محوّل مضغوط يُحوّل إعدادات أجهزة الاستشعار المتفاوتة إلى فضاء رياضي مشترك؛ و(٣) طريقة مخصصة لحساب متوسط الأوزان تُطابق المعاملات وفق أسماء أجهزة الاستشعار الفيزيائية بدلاً من مواقعها الخام في البيانات، مع تثبيتها عبر نظام تحديث سلس. وبالتقييم على مجموعة بيانات 3W العامة، رفع الإطار المقترح متوسط درجة الكشف (macro F1) من قيمة أولية بلغت 0.6497 إلى 0.8692، مع قفزة في أضعف بئر من 0.4144 إلى 0.9822. تثبت هذه النتائج أن التدريب التعاوني يمكن أن يُشارك المعرفة بنجاح بين أنظمة صناعية مختلفة مع إبقاء البيانات محلية، مما يوفر بنية جاهزة للنشر الفوري.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 11:39:34

عنوان المشروع: An Edge-Centric Vulnerability Intelligence Framework with Generative AI-Assisted Risk Contextualization

الوصف:
مع التطور المستمر للتهديدات السيبرانية والتوسع السريع للشبكات الرقمية، يواجه التحليل الأمني ​​التقليدي تحديًا كبيرًا: الصعوبة التي يواجهها المستخدمون عند محاولة فهم بيانات الثغرات التقنية وتطبيق التصحيحات الصحيحة. تقدم هذه الورقة تطبيقًا ذكيًا لسطح المكتب، مصممًا حول هدف أساسي مزدوج: تحديد المشكلات الأمنية بكفاءة وتمكين المستخدمين من معالجتها بنجاح. تعتمد المنصة على بنية منفصلة وآمنة للذاكرة باستخدام إطار عمل Tauri، وواجهة خلفية لتنفيذ Rust منخفضة الحمل، وواجهة مستخدم React معيارية، وخطافات برمجة Python متخصصة. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي، تترجم المنصة بشكل آمن مقاييس الأمان المتفرقة إلى خرائط طريق تفاعلية سهلة القراءة للمعالجة. تُظهر التقييمات التجريبية أن النظام يُحسّن معدلات نجاح المستخدمين في المعالجة مع تحسين وقت التشخيص الأساسي. علاوة على ذلك، توفر الطبيعة التفاعلية للتطبيق قيمة تعليمية كبيرة، حيث يعمل كأداة تدريب عملية لتطوير الخبرة في مجال تصحيح الثغرات الأمنية.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 05:03:32

عنوان المشروع: Image processing platform

الوصف:
CyberMind is a comprehensive "virtual laboratory" platform that operates directly within the user's browser to perform digital image processing and spatial data analysis. Specifically tailored for civil engineering, geomatics, and urban planning, the platform integrates surveying concepts with advanced computer science. By leveraging Edge Computing, all processing occurs locally on the user's device via the HTML5 Canvas API, ensuring exceptional speed and "Privacy by Design" for sensitive military or governmental data. 
Key Features:
• Advanced Spectral Analysis: Utilizes a custom HSV-based algorithm to classify land features (vegetation, roads, water) with up to 99% accuracy. 
• Digital Image Processing (DIP) Lab: Provides tools for edge detection, thresholding, and feature enhancement. 
• Geomatics Calculator: A built-in mathematical engine to solve surveying problems, such as coordinate-based area calculations and slope analysis, in real-time.

تاريخ رفع الملفات: 2026-04-21 16:45:24