آخر الأخبار
يُهنئ معهد الصفوة العالي للهندسة خريجيه المتميزين بقسم هندسة الإلكترونيات والاتصالات والحاسبات، خريج... بكل فخر واعتزاز، يُهنئ معهد الصفوة العالي للهندسة طلابه المتميزين بالفرقة الثانية - قسم هندسة الإلكت... اسم المشروع: GENEDUAI: AI-Powered Educational System فكرة المشروع: منصة تعليمية تكيفية ذكية تعتمد عل... مشروعنا اسمه **LevelUP**، وهو منصة متكاملة لإدارة التعليم الإلكتروني **(Learning Management System -... نظام مصادقة المركبات متعدد العوامل : دمج التعرف على لوحة الترخيص، ومطابقة الوجه، والتحقق من QR-ID AI... Tansiqy EGY | منصتك الذكية لاختيار مستقبلك الجامعي بعد انتهاء مرحلة الثانوية العامة، يواجه آلاف الطل... نظام فوري للتعرف على لغة الإشارة المصرية مّنصّب على راسبري باي 5 باستخدام ميديا بايب والتعلم العميق قاعة المحاضرات الذكية المبنية على الذكاء الاصطناعي للحضور والتحكم بالإيماءات تحليل متعدد الطبقات لهجمات حجب الخدمة الموزعة (DDOS) وهجمات ترحيل بروتوكول (SMB Relay) في البيئات ال... اسم المشروع : نظام إدارة المدينة الذكية (smart city management system ) نبذة مختصرة عن المشروع يهدف ...

               معهـــــــد الصفـــــــوة العالــــــــي للهندســـــــة

طريق مصر الإسماعيلية الصحراوى - أمام بوابة مدينة الشروق

وزارة التعليم العالي

معهد الصفوة العالي للهندسة

جانب من مشروعات التخرج المتميزة لطلاب الفرقة الرابعة قسم هندسة الحاسبات بمعهد الصفوة العالي للهندسة
-Integrated Accident Management System
-نظام إدارة الحوادث المتكامل
1. Project Abstract
This project aims to significantly minimize emergency response times and save lives on highways by introducing an integrated, intelligent system driven by Artificial Intelligence (AI), and Mobile Application technologies. The system automatically detects road accidents the moment they occur through real-time surveillance analysis using the advancedComputer Vision Swin Transformer.
Once an incident is confirmed, the system syncs instantly with a dedicated mobile application that serves as the core dispatch hub. This application automatically routes instant emergency alerts containing precise GPS locations, timestamps, and severity details to first responders and emergency services. Users and administrators can securely register and log into the application using either automated API-based facial verification (Face API) or standard manual data entry. Furthermore, the application features an automated logging system where every detected accident is written, recorded, and uploaded onto the platform as a comprehensive digital report of the event to facilitate subsequent tracking and analysis.
2. Project Objectives
Minimize Emergency Response Times: Drastically reduce the gap between the occurrence of an accident and the arrival of medical assistance, directly contributing to saving lives.
Full Automation of Alerts: Eliminate reliance on human witnesses or bystanders for accident reporting, ensuring that dispatch logs are triggered immediately and automated upon incident confirmation.
High-Accuracy Detection: Leverage advanced deep learning architectures to ensure high spatial awareness, distinguishing accurately between real accidents and normal traffic conditions to minimize false alarms.
Flexible and Secure Registration: Facilitate user and admin authentication through diverse options, integrating facial recognition APIs alongside traditional manual inputs for maximum versatility and security.
Establish a Documented Digital Ledger: Automatically archive and upload comprehensive accident reports (including telemetry data and visual logs) on the application for immediate reference by authorized agencies.
_ أحمد محمد عبد النبي عبد الظاهر
_ حبيبه أحمد عبد الله احمد
_ زينب صبرى فؤاد محمد
_ على حنفي أحمد على
_ محمد خالد محمود علی
_ محمد مصطفى على رفاعي
_ محمود محمد محمود سالم
_ يوسف سيد محمد على
تحت إشراف:
د/ مي سلامة
جانب من مشروعات التخرج المتميزة لطلاب الفرقة الرابعة قسم هندسة الحاسبات بمعهد الصفوة العالي للهندسة
تمرير للأعلى
01000389996
ContactUs