.jpeg)
نوقشت اليوم الاربعاء الموافق 26-11-2025 في كلية علوم الحاسوب والرياضيات / قسم علوم الحاسوب / رسالة ماجستير للباحث (قاسم رياض خوام ) الموسومة:
(Fall Detection System for Older Adults in the Home Environment based on Internet of Things and Al Technology)
بإشراف (أ.م.د. مهند ذياب مهدي )
هذا وقد جاء في مستخلص الدراسة ما يلي:
تُعدّ ظاهرة السقوط البشري مصدرًا بالغ الأهمية لسلامة كبار السن وذوي الاحتياجات الخاصة، إذ قد تُؤدي إلى إصابات خطيرة أو مضاعفات صحية تُهدد الحياة في حال تأخر الاستجابة. ومع تزايد عدد كبار السن حول العالم، برزت الحاجة إلى تطوير أنظمة مراقبة ذكية تعتمد على تقنيات التعلم العميق وإنترنت الأشياء للكشف عن السقوط. تهدف هذه الدراسة الى استخدام نموذج YOLO-pose ، الذي يجمع بين اكتشاف الأجسام وتقدير الوضعية في آن واحد بدقة وسرعة عاليتين. أُنشئت مجموعة بيانات مُخصصة في بيئة منزلية باستخدام كاميرا بدقة 1080 بكسل، مع مراعاة التنوع في جمع البيانات، بما في ذلك زوايا التصوير المُختلفة والتحكم في ظروف الإضاءة، واختلاف أطوال المشاركين، لتحقيق تنوع كافٍ يعكس سيناريوهات السقوط في الحياة الواقعية، ثم تمت معالجتها بعناية، ووسمها، وتقسيمها إلى ثلاث فئات: السقوط، والوضع الطبيعي، والانحناء، مما يُعزز دقة التمييز بين السقوط والأنشطة العادية. استُخدمت استراتيجية التعلم بالنقل من خلال إعادة استخدام الأوزان المُدربة مُسبقًا على بيانات واسعة النطاق، مما ساعد على تقليل وقت التدريب وتحسين دقة النموذج. تم بعد ذلك تدريب إصدارات متعددة من وضعيتي YOLOv11-pose وYOLOv8-pose باستخدام إعدادات معلمات فائقة موحدة لتحقيق مقارنة عادلة. أشارت النتائج التجريبية إلى أن جميع النماذج حققت أداءً جيدًا في كشف السقوط، بينما كانت النماذج الأصغر حجمًا مثل YOLOv11s-pose مثالية للكشف عن السقوط، بمعدل إطارات مرتفع جدًا في الثانية (FPS) يبلغ حوالي 147 إطارًا، مع معدل mAP@50 بنسبة 99.07% ودرجة F1 بنسبة 97.9%، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات التي تتطلب سرعة استجابة عالية.
حيث حققت النماذج الأكبر حجمًا مثل YOLOv11m-pose معدل mAP@50 بدقة 99.3% ، بينما حقق نموذج YOLOv8n-pose معدل mAP@50 بدقة 98.7%، وبمعدل إطارات يبلغ 192 إطارًا في الثانية . توضح هذه النتائج إمكانات هذا النهج المتكامل في كشف السقوط وتقدير الوضعية بدقة وسرعة عالية، مع إمكانية تطبيقه على الأجهزة محدودة الموارد
تألفت لجنة المناقشة من السادة:
1.أ.م.د. سعدي حمد ثلج جامعة تكريت /كلية علوم الحاسوب والرياضيات رئيساً
2. أ.م. حازم نومان عبد جامعة ديالى /كلية علوم الحاسوب عضواً
3. أ.م. وسام داود عبدالله جامعة تكريت /كلية علوم الحاسوب والرياضيات عضواً
4. أ. م .د. مهند ذياب مهدي جامعة تكريت /كلية علوم الحاسوب والرياضيات عضواً ومشرفاً
هذا وقد حضر المناقشة عدد من التدريسيين وطلبة الدراسات العليا، من جانبه قدم السيد عميد الكلية الأستاذ المساعد الدكتور محمود ماهر صالح المحترم كتاب شكر وتقدير الى الدكتور حازم نومان عبد تثميناً لجهوده العلمية في تقييم هذه الرسالة .
