بناء نظام آلي لكشف مظاهر التلوث البصري باستخدام التقنيات الجيومكانية والتعلم العميق: دراسة تطبيقية على المركبات المهجورة في مدينة الرياض | ||||
| المجلة العربية الدولية لتکنولوجيا المعلومات والبيانات | ||||
| Article 15, Volume 4, Issue 2, April 2024, Page 7-42 PDF (762.95 K) | ||||
| Document Type: أبحاث | ||||
| DOI: 10.21608/aijtid.2024.258968.1076 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
ايمان العمري  1; مفرح القرادي1; دعاء السعيد2
| ||||
| 1قسم الجغرافيا، كلية العلوم الانسانية، جامعة الملك سعود، مدينة الرياض، المملكة العربية السعودية | ||||
| 2جامعة الملك سعود، مدينة الرياض، المملكة العربية السعودية | ||||
| Abstract | ||||
| تعد المركبات المهملة إحدى مظاهر التلوث البصري في المدن السعودية، حيث يشير التلوث البصري إلى التأثير الجمالي السلبي للعناصر التي خلفها الإنسان في المشهد الحضري، وتهدف هذه الدراسة إلى كشف المركبات المهملة في مدينة الرياض كأحد مظاهر التلوث البصري وذلك من خلال بناء نظام آلي للكشف عنها في صور الاستشعار عن بعد باستخدام تقنيات التعلم العميق. تم اعتماد المنهج التجريبي في هذه الدراسة وتمثلت استراتيجيته في تطبيق أسلوب كشف الأجسام Object Detection بواسطة تقنيات التعلم العميق. تعتبر تقنية كشف الأجسام من التقنيات المتقدمة في مجال رؤية الحواسيب والذكاء الاصطناعي. وتهدف إلى التعرف على وتصنيف الأجسام المختلفة في الصور أو مقاطع الفيديو. . لتحقيق أهداف الدراسة تم بناء نظام آلي لكشف المركبات المهملة من صور زمنية مختلفة عبر القمر الصناعيWorld View-3 ، وقد بني هذا النظام الآلي ليعمل على ثلاث مراحل أساسية شملت المعالجة المسبقة لمجموعة بيانات الدراسة وتدريب نموذج التعلم العميق وصقله باستخدام خوارزمية Mask-RCNN واخيرا تصنيف المركبات المكتشفة إلى مهملة وغير مهملة باستخدام تحليل التقاطع والمطابقة باستخدام الصور الزمنية. وخرجت الدراسة بعدد من النتائج أهمها قدرة كاشف المركبات Mask-RCNN على كشف المركبات من صور القمر الصناعي World View-3 بمقاييس مرتفعة بلغت 95%، 91% و93% لكلا من الدقة والاستدعاء ودرجة F1 على التوالي كذلك أظهر هذا النموذج قيمة جيدة في مقياس mAp @ IoU (50-95%) بلغت 87%، والذي ساعد بدورة في تتبع المركبات المهملة من الصور الزمنية وتحديدها بدقة، | ||||
| Keywords | ||||
| التلوث البصري; المركبات المهجورة; اكتشاف الأشياء; القناع; RCNN. Mask-RCNN | ||||
| References | ||||
|
| ||||
|
Statistics Article View: 33 PDF Download: 30 |
||||
