كرسي متحرك مقاد بحركة العين بالزمن الحقيقي باستخدام معالجة الصور وشبكة SSD لتحسين تصنيف الاتجاه

الملخص

خلّفت الحرب التي اجتاحت البلاد العديد من الإصابات، مما أدى إلى بتر الأطراف أو الشلل الرباعي. نتيجةً لذلك، نشأت حاجة ملحة لاستخدام الكراسي المتحركة، مما دفعنا إلى معالجة مشكلة أتمتة كرسي متحرك كهربائي وتحسين تنقل الأشخاص ذوي الاحتياجات الخاصة.

في هذا العمل، تم استخدام تقسيم الصور وتحويل هاف (Hough Transform) لمعالجة صور حركة العين مسبقًا، مما يحسّن دقة اكتشاف الميزات. ثم تم استخدام هذه الصور المقطعية لتدريب شبكة عصبية من نوع (SSD) لتصنيف مواضع العين إلى ثلاث فئات: يمين، يسار، ومحايد. يساعد هذا التصنيف على التحكم في حركة الكرسي المتحرك من خلال اكتشاف نية المستخدم بناءً على اتجاه العين.

تم تصميم نموذج وواجهة برمجية باستخدام بيئة MATLAB. وتم اختبار النظام على خمسة أفراد (ثلاثة رجال وامرأتان)، تتراوح أعمارهم بين 30-45 عامًا ووزنهم بين 65-85 كجم، في ظروف النهار وعلى سطح مستوٍ. أجري كل مشارك الاختبار ثلاث مرات على الأقل. بلغ معدل النجاح في اكتشاف اتجاه حركة العين وتوجيه الكرسي المتحرك حوالي 85% بعد دمج تقنيات معالجة الصور المحسّنة.