تطبيق نموذج تعلم عميق لتحليل ورصد التشققات في مجموعة فرج بن برقوق باستخدام بايثون Application of a Deep Learning Model for the Analysis and Detection of Cracks in the Faraj Ibn Barquq Complex Using Python

 يتناول هذا المقال البحثي، نتائج تدريب نموذج تعلم عميق لمساعدة الآثاريين في المكشف عن التشققات في المباني الاسلامية وغيرها والتي تكون مادة بنائها من الحجر او الطوب بانواعها المختلفة  وقد تم تدريب النموذج على ٤٠٠٠ الآف صورة من عمائر مختلفة، قديمة كانت او حديثة، فضلا عن انواع شتى من الطوب والحجر المختلفة، ويمكن اعتبار ان هذا النموذج هو حجر اساس وبداية لتأسيس لاستخدام نماذج تعلم عميق في الآثار بمصر ومساعدة الاثاريين في المؤسسات المختلفة بالكشف اولا بأول عن عناصر التلف      This research article presents the results of training a deep learning model to assist archaeologists in detecting cracks in Islamic buildings and other structures constructed from various types of stone or brick. The model was trained on 4,000 images of diverse architectural structures, both ancient and modern, as well as on a wide range of brick and stone types. This model can be considered a foundational step toward establishing the use of deep learning models in the field of archaeology in Egypt, contributing to assisting archaeologists across various institutions in the continuous detection of deterioration elements.