.jpeg)
.jpeg)
نوقشت اليوم الخميس الموافق 20-11-2025 في كلية علوم الحاسوب والرياضيات / قسم علوم الحاسوب / رسالة ماجستير للباحث (برهان الدين غازي عناد ) الموسومة:
(Detecting Sources of Water Pollution Using Deep Learning Techniqus)
بإشراف (أ.م. ارمانيسه نعمان حسون)
هذا وقد جاء في مستخلص الدراسة ما يلي:
يُشكل تلوث المياه السطحية تحديًا بيئيًا بالغ الأهمية، لا سيما في الأنهار والمسطحات المائية، حيث تُهدد النفايات العائمة ومياه الصرف الصحي النظم البيئية والصحة العامة بشكل مباشر. وتُعدّ أنظمة الرصد التقليدية للكشف عن مصادر تلوث المياه غير كافية من حيث الدقة والسرعة. وعلى الرغم من أن أساليب التعلم العميق تُتيح إمكانية سرعة الكشف في الوقت الفعلي، إلا أنها لا تزال بحاجة إلى مزيد من التحسين. في هذه الدراسة، يُقترح نظام مُدمج يجمع بين التعلم العميق والطائرات بدون طيار لمراقبة التلوث بسرعة ودقة وعلى نطاق واسع، مما يُسهّل الإدارة المستدامة للمياه. لذلك، تُركز هذه الدراسة على استخدام نماذج YOLOv8 وYOLOv11 وYOLOv12 للكشف عن مصدرين للتلوث، وهما النفايات العائمة ومياه الصرف الصحي على سطح مياه النهر، وذلك في نظام آني.
تكون النموذج من خمس مراحل: (جمع البيانات، والمعالجة المسبقة لمجموعة البيانات، وتدريب النموذج وتقييمه، وبناء نظام كشف آني). يعمل النظام عن طريق عكس بثّ الطائرة الظاهر على شاشة الهاتف المتصل بالطائرة إلى الحاسوب، حيث يُلتقط البث ككاميرا افتراضية عبر تطبيق Open Broadcaster Software Studio OBS) ) ويُدرَج في بيئة Python لمعالجة البثّ وتحليل الإطارات بالاعتماد على نموذج YOLO. ويوفّر النظام لوحة معلومات مباشرة تتضمّن عدّ الكائنات، ونسبة تغطية التلوّث، ومعدّل الإطارات في الثانية (FPS)، إضافةً إلى تنبيهات صوتية وإشعارات عبر Telegram مع منع التكرار للإشعارات.
قدم النموذج المُدرّب نتائج واعدة. يحقق YOLOv11n قيم عالية لـ mAP@50 البالغة 98.25، ودقة 95.6%، واستدعاء 95.4%، ودرجة F1 البالغة 95.5% . بالإضافة إلى ذلك، يستهلك النموذج 8.8 ميلي ثانية لكل إطار، أي ما يُقارب 114 إطارًا في الثانية للمعالجة. أظهر النشر الميداني تشغيلًا متينًا ومستمرًا، مع تنبيهات دقيقة ووقت استجابة مناسب للتدخل السريع. تؤكد النتائج جدوى حل مراقبة آني منخفض التكلفة، وتُبرز فعالية دمج بث الطائرات بدون طيار مع YOLO لمراقبة التلوث فورًا.
تألفت لجنة المناقشة من السادة:
1.أ.م.د. ماجد حامد علي جامعة تكريت /كلية علوم الحاسوب والرياضيات رئيساً
2. أ.م. سلوى خالد عبداللطيف جامعة تكريت /كلية علوم الحاسوب والرياضيات عضواً
3. أ.م. بلال عبدالرحمن طعمة جامعة سامراء /كلية العلوم التطبيقية عضواً
4. أ. م . ارمانيسة نعمان حسون جامعة تكريت /كلية علوم الحاسوب والرياضيات عضواً ومشرفاً
هذا وقد حضر المناقشة عدد من التدريسيين وطلبة الدراسات العليا، من جانبه قدم السيد معاون العميد للشؤون العلمية الاستاذ المساعد الدكتور ماجد حامد علي المحترم كتاب شكر وتقدير للأستاذ بلال عبدالرحمن طعمة تثميناً لجهوده العلمية في تقييم هذه الرسالة.
