بإشراف الأستاذ الدكتور خليل إبراهيم السيف، عميد كلية التقنية الهندسية – جامعة الحدباء، نوقشت يوم الثلاثاء الموافق 3 سبتمبر 2024، أطروحة دكتوراه في علوم الحاسوب للطالب أحمد سعدي عبدالله الباشا في كلية علوم الحاسوب والرياضيات – جامعة الموصل، بحضور ومتابعة السيدة عميد الكلية الأستاذ الدكتور ضحى بشير عبد الله.
الأطروحة التي حملت عنوان “نظام رؤية حاسوبية لتمييز حركات الجمناستك بالاعتماد على التعليم العميق”، تركزت على إنشاء نظام رؤية حاسوبي قادر على تمييز حركات لاعب الجمناستك باستخدام نموذج (YOLOV7) المحدث. تطرقت الدراسة إلى تحسين معمارية النموذج من خلال إدخال تقنيات الانتباه في جزيئين أساسيين، وتقليل الوقت المستغرق في الكشف عن الحركات باستخدام طريقة رياضية جديدة لحساب (IOU). كما بحثت الأطروحة في تأثير تقنيات تقدير الموضع على قياس دقة الحركات.
تهدف الدراسة إلى بناء نظام فعال يرفع من دقة (YOLOV7) في اكتشاف حركات لاعبي الجمناستك ويقلل من وقت الكشف، مع تقديم طريقة مبتكرة لقياس دقة الحركات من خلال تقنيات تقدير الموضع.
تشكل هذه الأطروحة إضافة مهمة في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي ورؤية الحاسوب، مع إمكانية تطوير أنظمة رياضية وأمنية تعتمد على تقنيات مشابهة في المستقبل.
Dean of the College of Engineering at Al-Hadbaa University Chairs PhD Thesis Defense on Computer Vision System for Gymnastics Movement Detection Using Deep Learning
Under the supervision of Professor Dr. Khaleel Ibrahim Al-Saif, Dean of the College of Engineering at Al-Hadbaa University, a PhD thesis in Computer Science was defended by Ahmed Saadi Abdullah Al-Basha at the College of Computer Science and Mathematics, University of Mosul, on Tuesday, September 3, 2024. The session was attended and followed by Professor Dr. Doaa Bashir Abdullah, Dean of the College of Computer Science and Mathematics.
The thesis, titled “A Computer Vision System for Detecting Gymnastics Movements Using Deep Learning,” focused on developing a computer vision system capable of detecting gymnastics movements using the updated YOLOV7 model. The study involved enhancing the model’s architecture by incorporating attention mechanisms into two key parts and reducing detection time through a new mathematical method for calculating Intersection Over Union (IOU). The research also explored the impact of pose estimation techniques on measuring movement accuracy.
The study aims to build an effective system that improves YOLOV7’s accuracy in detecting gymnastics movements, reduces detection time, and provides an innovative approach to measuring movement accuracy through pose estimation techniques.
This thesis represents a significant contribution to the field of artificial intelligence and computer vision applications, with potential for developing similar technologies for sports and security systems in the future.
