# זיהוי הולכי רגל ורכבים ב-MATLAB: עיבוד תמונה וסיכונים
> פרויקט המציג מערכת לזיהוי אובייקטים והערכת סיכונים בכביש באמצעות MATLAB וראייה ממוחשבת קלאסית ללא למידה עמוקה.

Tags: matlab, image-processing, adas, computer-vision, object-detection, עיבוד-תמונה, ראייה-ממוחשבת
## זיהוי הולכי רגל ורכבים והערכת סכנה
* פרויקט עיבוד תמונה ב-MATLAB המנתח וידאו ממצלמה קדמית של רכב בזמן אמת.
* המערכת מסווגת אובייקטים ומסמנת אותם בתיבות תחימה (Bounding Boxes) לפי רמת סיכון.

## הגדרת הבעיה והפתרון המוצע
* מטרת הפרויקט: מניעת תאונות דרכים הנגרמות מהיסח דעת.
* האתגר: פתרון הבעיה באמצעות ראייה ממוחשבת קלאסית בלבד, ללא שימוש ב-Deep Learning.
* שימוש במתודולוגיית עיבוד פריים-אחר-פריים (Frame-by-Frame).

## שלבי האלגוריתם
1. **עיבוד מקדים (Pre-processing):** המרה לגווני אפור (Grayscale) וסינון רעשים.
2. **סגמנטציה ומורפולוגיה:** שימוש ב-Thresholding, פעולות פתיחה (Opening) וסגירה (Closing) ליצירת צורות שלמות (Blobs).
3. **סיווג והערכת סכנה:** ניתוח יחס גובה/רוחב (Aspect Ratio) להבחנה בין רכב לאדם.

## מודל הערכת הסיכונים
* **אדום:** אובייקט גדול במרכז (קרוב מאוד).
* **צהוב:** אובייקט בגודל בינוני.
* **ירוק:** אובייקט קטן או בצידי הפריים (רחוק).

## סיכום ומסקנות
* המערכת מצליחה להבדיל בין סוגי אובייקטים לפי מורפולוגיה.
* הויזואליזציה בשיטת ה"רמזור" מסייעת לנהג בקבלת החלטות מהירה.
* עבודה עתידית תתמקד בשיפור הדיוק בתנאי לילה ושילוב נתוני מהירות הרכב.
---
This presentation was created with [Bobr AI](https://bobr.ai) — an AI presentation generator.