مشاركة علمية بين قسم هندسة تقنيات الحاسوب وقسم علوم الأنظمة الطبيه الذكية

تم نشر بحث علمي  

لرئيس القسم :د. سارة سلمان قاسم 

والتدريسية  د.مروة حسين محمد 

بعنوان / 

A Super-Efficient and Compact CNN for Tomato Leaf Disease Detection on

Resource-Constrained Devices

الهدف من البحث :

يهدف هذا البحث إلى تطوير نظام ذكي وخفيف الوزن للكشف الآلي عن أمراض أوراق الطماطم باستخدام شبكة عصبية التفافية (CNN) محسّنة تعتمد على تقنيات الالتفاف القابل للفصل (Depthwise Separable Convolution) وآلية Squeeze-and-Excitation. ويركز البحث على تحقيق دقة عالية في تصنيف الأمراض مع تقليل عدد المعاملات وحجم النموذج، مما يجعله مناسبًا للتشغيل على الأجهزة محدودة الموارد. وقد أظهرت النتائج كفاءة النموذج المقترح، حيث حقق دقة بلغت 100% على بيانات التدريب، و99.83% على بيانات التحقق، و99.75% على بيانات الاختبار، مع قيمة AUC بلغت 0.999996، وبحجم نموذج لا يتجاوز 858 كيلوبايت، مما يؤكد فعاليته وإمكانية استخدامه في التطبيقات الزراعية الذكية.

تم نشرة في مجلة علمية باسم:  STATISTICS, OPTIMIZATION AND INFORMATION COMPUTING  

وهي مجله من تصنيف Q2  Scopus

كل التوفيق اساتذتنا المبدعين