اطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش تحديد نعاس السائق على الصفات الزمانية – المكانية مع الشبكات العصبية التلافقية ثلاثية الابعاد
 التاريخ :  20/06/2020 08:43:56  , تصنيف الخبـر  كلية تكنولوجيا المعلومات
Share |

 كتـب بواسطـة  مسؤول موقع كلية تكنولوجيا المعلومات  
 عدد المشاهدات  196

نُوقشت اطروحة الدكتوراه في كلية تكنولوجيا والتي قدمتها الباحثة (نور ضياء كاظم) من قسم البرمجيات وبإشراف  التدريسية بقسم البرمجيات الاستاذ الدكتور اسراء هادي علي  والموسومة (تحديد نعاس السائق على الصفات الزمانية – المكانية مع الشبكات العصبية التلافقية ثلاثية الابعاد). اشارت الاطروحة ان الأسباب الرئيسية للحوادث المرورية الخطيرة في حياتنا اليومية هي نعاس السائقين حيث يقلل النعاس من زمن الاستجابة والذي يمثل عنصر رئيسي في القيادة الآمنة كما أنه يقلل من اليقظة والانتباه والتركيز وبالتالي يضعف القدرة على تنفيذ إجراءات قائمة على الانتباه مثل القيادة. وهدف الاطروحة المقدمة هو تضمين أنظمة مساعدة للسائق في السيارات يمكنها تنبيه السائق عند اكتشاف حالة النعاس حلاً لهذه المشكلة.
حيث قدم النظام المقترح الكشف عن نعاس السائق استنادًا إلى استخراج ميزات قوية ومتعددة مع مرور الوقت. يتم استخراج الميزات المكانية والزمانية بالإضافة إلى تتبعها عبر السلاسل الزمنية في نفس النموذج من خلال استخدام شبكات عصبية تلافيفية عميقة ثلاثية الأبعاد(3D CNN) . تم تنفيذ النظام المقترح على مرحلتين رئيسيتين: مرحلة ما قبل المعالجة ثم مرحلة تنبؤ التصنيف وتتضمن كل مرحلة عدة خطوات تؤدي وظائف مختلفة. تشمل مرحلة ما قبل المعالجة على التوالي: تقسيم الفيديو إلى الإطارات المقابلة ، وتقسيم الفيديو الزماني المنتظم ، واكتشاف منطقة الاهتمام واستخراجها ، وتغيير حجم البيانات (النطاق) ، وتطبيع البيانات (نمذجة البيانات إلى DLNN). واشار التطبيق للمرحلة الثانية وهي مرحلة التنبؤ تتضمن هذه بناء نموذج تنبؤ باستخدام نموذجين للشبكة العصبية يتعاونان في اتخاذ قرار التصنيف ويتم تنفيذهما بالتوازي: نموذج ESDLNN-CP للتنبؤ بالنعاس بناءً على ميزات معدل إغلاق العين ، ونموذج HMSDLNN-CP للتنبؤ بالنعاس بناءً على ميزات حركة رأس غير طبيعية. أخيرًا ، يتم اتخاذ قرار التصنيف بناءً على شراكة اتخاذ القرار بين نموذجين لشبكة Deep Neural Network يتعاونان في اتخاذ قرار التصنيف. واخيرا تنفيذ عملية التقييم من أجل تقييم أداء النظام المقترح على أساس بيانات الاختبار والتي تنفذ بعد تعلم النموذج المقترح واستقراره مع وجود خطأ بسيط. يحقق النظام المقترح دقة تصل إلى 93 %. قيم وظيفة الخسارة  تصل الى 0.1206. 
جدير بالذكر ان المناقشة تمت الكترونيا وبالكامل بمتابعة واشراف المعاون العلمي الدكتور حيدر محمد حبيب وبحضور عميد الكلية الدكتور حسين عطية لفته الخالدي والمعاون الاداري الدكتور الحارث عبد الكريم عبد الله ورئيس قسم البرمجيات الدكتور احمد سليم الصفار وبمداخلة من السيد رئيس جامعة بابل الاستاذ الدكتور عادل الموسوي  اثناء زيارته للكلية وتكلمه مع لجنة المناقشة الكترونيا. واوضح اهمية المناقشة الكترونيا للحفاظ على صحتهم في الوقت الحالي واثنى على جهود المشرفة والسادة اعضاء اللجنة وتمنى التوفيق للطالبة.

اعلام كلية تكنولوجيا المعلومات