رسالة ماجستير في كلية العلوم تناقش (نظام الكشف وتصنيف الحشرات بالاعتماد على تقنيات التعلم الآلي).

ناقش قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى رسالة الماجستير الموسومة ب (الكشف وتصنيف الحشرات باستخدام تقنيات التعلم الآلي) للطالبة نوره عبدالله عويد في قاعة المناقشات في قسم علوم الفيزياء. هدفت الدراسة الى تصميم تطبيق خاص للكشف عن الحشرات المنزليه وتصنيفها وبالاعتماد على نماذج الcnn بأستخدام الترانسفورم ليرنينك وبالإعتماد ايضا على تقنيات التعلم الألي. تناولت الدراسة تعريف النظام وهو عمل قاعده بيانات خاصه بالعراق وتضم 31نوع من الحشرات المنزليه المتواجده في العراق من خلال جمع مجموعه صور خاصه من خلال التواصل مع المتحف التاريخي الطبيعي في جامعه بغداد من خلال التواصل مع المختصين في مجال علم الحشرات وايضا مع قاعده بيانات عالميه حيث تم التعرف على الانواع الموجوده في العراق. حيث تم استخدام خوارزميه YOLOv8 للكشف الفعال والدقيق عن الكائنات . بالإضافة إلى ذلك، تستخدم هذه الدراسة خوارزميات التعلم الآلي K- الأقرب للجيران (KNN)، الانحدار اللوجستي، الغابة العشوائية، وآلة المتجهات الداعمة SVM four kernels) (لتصنيف أنواع الحشرات بناءً على صور الحشرات المكتشفة.علاوة على ذلك، استند استخراج الميزات على Transform Learning وتم استخدام نموذجين معماريين للتعلم العميق، وهما ResNet50 VGG19. اظهرت النتائج بعد مرحله التدريب ان أفضل نتيجة دقة لـ Resnet50 النموذج المتعلق باستخراج الميزة مع الانحدار اللوجستي هو 95.19٪، وكانت أفضل نتيجة دقة لنموذج Resnet50 مع اختيار الميزة باستخدام خوارزمية kernel الخطية هي 96.64٪، مما يوفر حلاً واعدًا لاكتشاف الحشرات المنزلية وإدارتها.