![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078442.jpg)
رسالة ماجستير في كلية العلوم بعنوان (نظام رؤية مجسمة الية لتحسين وضوح فديو المراقبة في الظروف الجوية المغبرة باستخدام التعلم العميق بواسطة نقل الانماط).
أجريت مناقشة علنية في كلية العلوم إلى طالبة الماجستير من قسم علوم الحاسوب ( زهراء يحيى زكريا ) عن رسالتها الموسومة (نظام رؤية مجسمة الية لتحسين وضوح فديو المراقبة في الظروف الجوية المغبرة باستخدام التعلم العميق بواسطة نقل الانماط ) برئاسة عميد كلية العلوم الاستاذ الدكتور طه محمد حسن المحترم وأقيمت على قاعة المناقشات في قسم علوم الفيزياء. تضمنت الرسالة دراسة تسجيل مقاطع الفيديو في ظروف مليئة بالغبار والضباب العديد من التحديات بسبب انخفاض مستويات الإضاءة بشكل متكرر، وانخفاض السطوع والتباين، وزيادة الضوضاء، وكل ذلك يؤدي إلى انخفاض كبير في جودة الصورة الإجمالية. تؤثر مثل هذه الظروف الجوية السيئة بشكل عميق على الحياة اليومية من خلال تدهور جودة الهواء، وتقليل الرؤية، والتسبب في مخاطر صحية مثل مشاكل الجهاز التنفسي والربو. علاوة على ذلك، تعطل هذه الظروف السفر من خلال التسبب في حوادث وتأخير الرحلات الجوية والتحديات التي تواجه أنظمة النقل البحري والسكك الحديدية. كما أنها تؤثر سلبًا على الزراعة وتعيق الأنشطة التجارية والاقتصادية. إن معالجة هذه المشكلة يدويًا تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب الكثير من العمالة. ولذلك، تقترح هذه الأطروحة نظامًا آليًا لتعزيز رؤية فيديو المراقبة باستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والتعلم العميق.و”تحسين رؤية فيديو المراقبة الآلية بناءً على نقل التعلم العميق”، والذي يهدف إلى تحسين وضوح إطارات الفيديو وتحسين حدة الصورة وتباينها وسطوعها، مما يقلل بنجاح من تداخل الضوضاء والتشوهات الناجمة عن الغبار والضباب. من خلال استخدام التعلم الانتقالي، يضبط النموذج المقترح وضوح كل إطار فيديو بناءً على اختيار أفضل نموذج لرؤية فيديو المراقبة السيئة المكتشفة فقط حيث تتناقص موارد المعالجة والوقت. يوفر هذا النظام ذو النموذج المزدوج إجابة شاملة لمشكلة انخفاض جودة الفيديو في الظروف الجوية غير المواتية. وأظهرت النتائج إلى هذه الدراسة أن النهج المقترح يتفوق على تقنيات تحسين الفيديو التقليدية وطرق التعلم الآلي المتطورة من حيث الدقة والكفاءة. تقدم هذه الأطروحة طريقة مبتكرة لمعالجة الصعوبات الناجمة عن الظروف المغبرة والضبابية في المراقبة بالفيديو. يستخدم النظام المقترح تقنيات التعلم الآلي الحديثة والتعلم العميق لتحسين رؤية الفيديو بشكل فعال وكفوء. يساعد هذا في تقليل التأثير السلبي لظروف الطقس على الحياة اليومية والعمليات الاقتصادية. هذا العمل له عواقب تتجاوز المراقبة بالفيديو فقط. إنه يقدم أفكارًا وأساليب مفيدة يمكن استخدامها في العديد من المجالات حيث يكون تحسين الرؤية أمرًا بالغ الأهمية.
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078441-1024x478.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078442-876x1024.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078440-1024x478.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078438-1024x768.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078437-1024x478.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078435-1024x768.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078434-1024x768.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078436-1024x768.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078439-1024x768.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078433-1024x768.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000078432-1024x768.jpg)