ProtectBirds

מה זה

אתם מעלים תצלום של חזית זכוכית, והקוד מריץ עליה שרשרת של ארבעה מודלים שונים בפורמט ONNX. תחילה רץ זיהוי אובייקטים מסוג yolo11m שמאתר את מקטעי הזכוכית בקיר. לאחר מכן מודל resnet34 מסווג האם קיימים עליהם אמצעי הגנה קיימים נגד פגיעות.

בשלב הבא clip_seg מחלק את ההשתקפויות על הזכוכית לקטגוריות כמו עצים, שמים או מבנים אחרים, כשלכל עצם מוצמד מקדם סיכון משלו. במקביל, depth_anything מעריך את עומק השדה והמרחק שמשתקף בחלון, והחיבור בין הנתונים מייצר תמונה מסומנת לצד דוח להורדה שנבנה באמצעות PyQt5. הממשק כולל גם קובץ דוגמה בשם Example.jpg להמחשה ראשונית.

מתאים ל

• הערכת מבני זכוכית

  זיהוי רמת הסיכון של חזיתות שקופות לפי השתקפות של עצים ושמים בתמונה.

• בדיקת מיגון קיים

  סיווג אוטומטי של מקטעי חלונות לבדיקה אם מותקנים עליהם פתרונות נגד פגיעת ציפורים.

• הפקת דוחות תכנון

  הורדת דוח שמשלב ניתוח עומק וסגמנטציה כבסיס לקבלת החלטות לפני שיפוץ או בנייה.

איפה זה נופל

אם התצלום מטושטש, צולם מזווית חדה מדי או בתנאי תאורה לקויים, מודל הזיהוי יתקשה לבודד את מקטעי הזכוכית במדויק. הקוד בודק אם קובצי המודלים קיימים בתיקייה וממשיך כרגיל כערך ריק אם הם חסרים, כך שחלק משלבי הניתוח עלולים לא לפעול בשקט. בנוסף, מדובר בהערכה סטטיסטית על בסיס השתקפויות ולא בבדיקה הנדסית פיזית של הזכוכית בשטח.

איך משתמשים

גוררים תמונה של חזית המבנה לשדה הקלט או בוחרים בקובץ, ולוחצים על כפתור ההעלאה. לאחר קבלת סטטוס האישור, לוחצים על הפקת הדוח כדי להפעיל את הניתוח המלא. בסיום התהליך מופיעים תצלום עם סימוני הפגיעה וקובץ דוח שזמין לשמירה. מכיוון שהסביבה רצה על גבי מעבד מסוג cpu-upgrade ללא מאיץ גרפי ייעודי, עיבוד שכולל ארבע רשתות עצביות כבדות דורש מעט סבלנות.

הרישיון

הפרויקט מפורסם ברישיון apache-2.0, שמתיר שימוש, שינוי והפצה כולל למטרות מסחריות, בכפוף לשמירת תנאי הרישיון המקוריים. הקוד עצמו אינו מפרט תנאי פרטיות לגבי התמונות שנשלחות לעיבוד ברשת.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗