EmoSense — نظام التعرف على المشاعر المتعددة
مميز
نظرة عامة
مشروع تخرج لتحليل مشاعر العملاء بالذكاء الاصطناعي عبر النص والصوت والفيديو
التحدي
تواجه المؤسسات صعوبة في تشغيل إشارات المشاعر من النص والصوت والفيديو على نطاق واسع مع الحفاظ على زمن استجابة مقبول وحوكمة وصول صارمة.
الحل
بنيت EmoSense بـ Flutter مع معمارية نظيفة وBLoC وأنماط مستودعات وتوجيه على مستوى المؤسسات — مع ربط العميل بخطوط TensorFlow وبايثون للاستدلال متعدد الوسائط وبوابات تعتمد على الصلاحيات ولوحات تحليلات مهيأة للمراقبة شبه الفورية.
التقنيات المستخدمة
التقنيات
اللغات
Dart 3.0+Python
المنصات
Flutter 3.32.1Material Design 3
المعمارية وإدارة الحالة
Clean ArchitectureBLoC/CubitRepository PatternState Management
الخلفية والبيانات والسحابة
FlaskAudio ProcessingREST API
أخرى
TensorFlowComputer VisionMachine LearningGetIt DIAnimation SystemEnterprise Security
أبرز النتائج
- مسار تحليل متعدد الوسائط يشمل النص والصوت والفيديو مع هيكل واجهة قريب من الإنتاج.
- تجارب منفصلة للإدارة والموظفين مع تحليلات موجهة لتحسين تجربة العملاء.
- مشروع تخرّج بحثي يظهر عمق الرؤية الحاسوبية وتعلّم الآلة بما يتماشى مع عمل جامعة النيل.
لقطات الشاشة والمعرض
التسجيل والمصادقة9 صور
الرئيسية للموظف والأدواتصورتان
تحليل الفيديو4 صور
تحليل الصوت3 صور
تحليل النصصورتان
تذاكر الدعم4 صور
ملف الموظفصورتان
لوحة الإدارة7 صور