عن المشروع
منصة مراقبة ذكية متعددة المستأجرين تعمل بهندسة هجينة بين السحابة والموقع، وتجمع بين التعرف على الوجوه، واكتشاف الأجسام، وقراءة لوحات المركبات، والبحث في الفيديو باللغة الطبيعية.
دوري: مهندس الحل ومطوّر full stack، من تقسيم الخدمات إلى الخدمات المصغّرة للذكاء الاصطناعي ولوحة التحكم متعددة المستأجرين.
صمّمت SmartGuard AI لمعالجة ما تعجز عنه المراقبة التقليدية: الكاميرات تسجّل كل شيء ولا تكشف شيئًا. يجلس المشغّلون أمام جدران من الشاشات دون القدرة على طرح سؤال بسيط، مثل من دخل المستودع بعد الثامنة، أو أي مركبة عادت ثلاث مرات هذا الأسبوع. تحوّل المنصة التدفقات الخام إلى سلسلة أحداث قابلة للبحث والتنبيه، دون إجبار العميل على إخراج تسجيلاته الحساسة من مقرّه.
تعمل المنصة على شكل أحد عشر خدمة مستقلة على Google Cloud. فكّكت النواة الأحادية المكتوبة بلغة Python وفق نمط strangler، واستخرجت الكشف إلى خدمات مصغّرة مخصّصة: YOLOv8 للأجسام ووضعية الجسد، وInsightFace مع تمثيلات ArcFace للوجوه، وRapidOCR للوحات المركبات، وواجهة CLIP تجيب عن عمليات البحث باللغة الطبيعية داخل الفيديو المسجّل. وتتولى خدمة منفصلة ترميم اللقطات منخفضة الدقة عبر Real-ESRGAN وGFPGAN، وهو ما يجعل وجهًا بعيدًا صالحًا كدليل.
تعدّد المستأجرين مطبّق في كل طبقة لا مضاف لاحقًا. يحصل كل عميل على هوية معزولة، وفعاليات خاصة به، ونشر مستقل لمحرك البحث، بينما تحمل ستة حزم مشتركة ناقل الأحداث والتخزين والحالة والمصادقة والحوسبة. ويقوم وكيل مزامنة بنسخ التسجيلات المحلية إلى Cloud Storage، فيواصل موقع ضعيف الاتصال عمله محليًا ريثما يلحق به السحاب.
أهم الميزات
- 🧠 بحث في الفيديو باللغة الطبيعية: اطرح سؤالك بلغة عادية لتعيد واجهة CLIP اللحظات المطابقة من التسجيلات.
- 👤 التعرف على الوجوه: يحدّد InsightFace مع تمثيلات ArcFace الأشخاص المعروفين وينبّه إلى المجهولين عبر كل الكاميرات.
- 🚗 قراءة لوحات المركبات: يستخرج RapidOCR اللوحات على المعالج المركزي، فيعمل سجل المركبات دون بطاقة رسومات مخصّصة.
- 🎯 كشف الأجسام والوضعية: يرصد YOLOv8 على معالج الرسومات الأشخاص والمركبات والوضعيات المهمة، مثل السقوط أو التسلل.
- ✨ ترميم بجودة الدليل: يكبّر Real-ESRGAN وGFPGAN الوجوه ويرمّمانها، فتصبح اللقطة البعيدة غير الصالحة مقروءة.
- 🏢 عزل صارم بين المستأجرين: تُفصل الهوية والبيانات وعمليات النشر لكل عميل، مع فعاليات تتحكم في كل إصدار.
- 🔌 هجين بين السحابة والموقع: يعكس وكيل المزامنة التسجيلات المحلية إلى السحابة، فتواصل المواقع ضعيفة الاتصال عملها.
- 📡 معمارية مدفوعة بالأحداث: يجرّد ناقل أحداث مشترك الطوابير المحلية وPub/Sub، فيعمل الكود نفسه على حاسوب محمول وعلى Google Cloud.
- 🧩 إحدى عشرة خدمة مستقلة: يتوسّع الكشف والهوية والفعاليات والإشعارات والسيناريوهات ويتعطّل كل منها على حدة.
- 📊 لوحة المشغّل: تمنح واجهة Next.js المشرفين العامين والمستأجرين رؤية خاصة بهم للكاميرات والتنبيهات والبحث.
مشكلات وحلول
المشكلة: أنظمة المراقبة التقليدية أرشيف سلبي. لا يُرجع إلى التسجيلات إلا بعد وقوع حادث، والبحث فيها يعني تصفّح ساعات من الفيديو يدويًا، وأي قدرة ذكاء اصطناعي تتطلب عادة إرسال تسجيلات حساسة إلى سحابة طرف ثالث.
الحل: تشغّل SmartGuard AI الكشف حيث يريد العميل، في الموقع أو في السحابة، وتفهرس كل حدث فور وقوعه. يحلّ البحث باللغة الطبيعية محل التصفّح اليدوي، ويعني العزل لكل مستأجر مع وكيل مزامنة محلي أن التسجيلات الحساسة لا تغادر المقر أبدًا.
المشكلة: كان الكود الأصلي نواة أحادية بلغة Python، يهدّد فيها أي تعديل على كشف الوجوه بتعطيل قراءة اللوحات، ويتقاسم فيها جميع المستأجرين الحوسبة نفسها.
الحل: طبّقت نمط strangler، فاستخرجت قدرة واحدة في كل مرة إلى خدمة مستقلة خلف ناقل أحداث وطبقة تخزين مشتركين، فصار كل كاشف يتوسّع ويُنشر ويتعطّل على حدة.
