رسالة في تكنولوجيا بابل تبحث اكتشاف منطقة عالية الحوادث باستخدام التعلم العميق


تاريخ النشر : 10/24/2021
عدد مشاهدات هذا الموضوع : 63
تم نشر الموضوع بواسطة : ندى موسى الرماحي
 
هبه امير جابر 

بحثت رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة بابل، للطالبة ميقـــات حســـن علي (اكتشاف منطقة عالية الحوادث باستخدام التعلم العميق بناءً على بيانات القيادة الطبيعية ) .بينت الدراسة أنه نظرا لكثرة الحوادث على الطرق و هي حوادث شائعة يمكن أن تؤدي إلى إصابات خطيرة ولها تأثير مباشر على أفراد المجتمع من الناحية البشرية والاقتصادية.  في الآونة الاخيرة ازدادت الحوادث لكثرة المركبات على الطرق لذلك تغير تركيز أبحاث السلامة المرورية من منع الإصابات في التصادم إلى التدابير المتخذة قبل وقوع الحادث ، من أجل تجنب آثاره تمامًا. وهذه التدابير المتخذة تحتاج إلى معرفة العوامل البيئية وغيرها من العوامل التي تسبب الحادث. لذلك ، لتحقيق هذه المتطلبات والتحليل المتعلق بها ؛ ظهرت بيانات القيادة الطبيعية (NDD) كمصدر مهم للبيانات يتمتع بصلاحية بيئية عالية.



اقترحنا نظاما للكشف عن المناطق التي تتكرر فيها الحوادث ومن ثم تمثيلها على الخارطة حسب احداثيات الحادث من خلال تصنيف والتنبؤ بشدة قوة الحادث هل كانت شدة الاصابة للحادث هي مميتة ، اصابة طفيفة، علاج طبي بسيط، تحتاج الذهاب الى المستشفى، اصابة بالممتلكات فقط، باستخدام نموذجANN  وتم تدريب نموذج التصنيف على مرحلتين لاختلاف بيانات الادخال: المرحلة الاولى البيانات هي الخصائص المختارة من استخدام طرق(Filtering Feature Selection Methods) الثانية البيانات المدخلة هي من استخدام  (Deep Graph Learning) لاستخلاص خصائص جديده ووجدنا طريقة ال(DGL) افضل من طرق اختيار الميزة. حصل النموذج المقترح  ANN على دقة (99.88) للتدريب, والدقة (95.38) للاختبار.