Mukul Kumar Singh Chauhan

تحتاج إلى نظام رؤية يعمل في العالم الحقيقي — وليس فقط على بيانات اختبار نظيفة. إضاءة ضعيفة، ضبابية حركة، خلفيات مزدحمة، إخفاء، أسطح عاكسة. أنا أبني أنظمة CV مصممة لتلك الظروف منذ اليوم الأول، مع نشر الإنتاج كقيد تصميمي وليس فكرة ثانوية.

المشروع الرئيسي الحالي: نظام كشف حريق ودخان دفاعي تم تطويره ضمن برنامج iDEX DRISHTI الهندي، ونشر على أجهزة NVIDIA Jetson Edge للاستخدام في بيئات مدرعة مقيدة. القيود الهندسية: تأخير الإنذار المبكر، رفض السلبي الصارم، معدل إنذار كاذب أقل من 2٪، واستدلال موثوق تحت الضوضاء والاهتزاز الحراري. حقق V1 mAP@50 بنسبة 74.3٪ في مجموعة بيانات D-Fire. هذا هو نوع بيئة التشغيل التي تفرض قرارات هندسية حقيقية.

على الجانب التجاري، أطبق نفس التخصص على مشاكل رؤية الصناعة والمؤسسات: الامتثال للسلامة (معدات الحماية الشخصية، النظافة)، كشف التسلل والمحيط، تحليل الحشود، اكتشاف الشذوذ والتلاعب، مراقبة التسرب، كشف السرقات، وتحليلات النشاط التشغيلي.

تغطي عمليتي الدورة كاملة: تعريف حالات الاستخدام، استراتيجية البيانات، منطق التعليق التوضيحي، خطوط البيانات الاصطناعية، تطوير النماذج، تحليل الأخطاء، تقليل الإيجابيات الكاذبة، والنشر الموجه نحو الحواف.

المكدس: بايثون · OpenCV · بايتورش · YOLOv8/YOLO11 · ONNX · TensorRT · NVIDIA Jetson (سلسلة Orin) · روبوفلو · الألترا ليتيكس
إذا كنت تبني نظام رؤية يحتاج للعمل في بيئة صعبة — فأنا مهتم بالمشكلة.