الخلاصة

يلعب كشف الكائنات تحت الماء دوراً حيوياً في تطبيقات متنوعة مثل استكشاف المحيطات ومراقبة البيئة والروبوتات تحت الماء. تقدم هذه الرسالة نهجاً مقترحاً لمعالجة تحديات كشف الكائنات تحت الماء، باستخدام مجموعة البيانات لتحليل الصور الفوتوغرافية الفوقية للبحريات (SUIM) . يتم التركيز على تطوير نموذج مشفر-فك بالكامل مُضبَّط بعناية، يحقق توازناً بين أداء الكشف وكفاءة الحوسبة. تسلط التحديات الفريدة لمراقبة واستكشاف المياه، بما في ذلك سوء الرؤية وتغيرات الظروف البيئية، الضوء على الحاجة إلى حلول متخصصة. يلعب تفريق المعاني دوراً حاسماً في هذا النهج، مع تعزيز قدرة النموذج على اكتشاف وتصنيف الكائنات بدقة تحت سطح الماء.
تستغل هندسة النموذج المقترح شبكة مشفر-فك بالكامل تستند إلى نموذج (VGG-16) لاستخراج معلومات فضائية معقدة من مشاهد تحت الماء. تستخدم الشبكة عملية تغيير حجم لمطابقة أحجام الإدخال والإخراج، مما يساعد في الحفاظ على الدقة الفضائية وتجنب فقدان المعلومات. تحتفظ هذه الشبكة بالسمات العامة والمحلية، مما يساعد في اكتشاف الكائنات في ظروف تحت الماء متنوعة. ولتعزيز وضوح الكائنات المكتشفة بصرياً، يستخدم النموذج شبكة (ESRGAN) لتحسين وضوح الصور الفوتوغرافية تحت الماء ذات الدقة المنخفضة.
ومن أجل تحسين نتائج الكشف بشكل إضافي، يتم استخدام عمليات المورفولوجيا لإزالة الأجسام الفنية والضوضاء الصغيرة من التنبؤات، مما يؤدي إلى حدود أكثر دقة وتناسقاً بصرياً للكائنات. يُسهم دمج عمليات المورفولوجيا في خط الكشف في تحسين تحديد الموقع النهائي للكائنات.