أكوافيزيون: أتمتة كشف النفايات في الأجسام المائية باستخدام التعلم العميق الناقل

تُعدّ تلوث المياه أحد التهديدات الجسيمة في المجتمع. إذ يُلقى أكثر من 8 ملايين طن من البلاستيك في المحيطات سنويًا. وبالإضافة إلى ذلك، تُغصَّب الشواطئ بالقمامة من قبل السياح والسكان في جميع أنحاء العالم. ليس سرًا أن النظم البيئية الحية في المياه تواجه خطرًا، وسوف تصل نسبة البلاستيك والقمامة إلى نسبة 1:1 بالنسبة للحياة البحرية، وخاصة الأسماك، في المستقبل القريب. ولذلك، قمنا في هذه الورقة البحثية بطرح مجموعة بيانات تُعرف باسم AquaTrash، والتي تعتمد على مجموعة بيانات TACO. كما قمنا بتطبيق نموذج اكتشاف الكائنات القائم على التعلم العميق ذي المستوى المتقدم، والمعروف باسم AquaVision، على مجموعة بيانات AquaTrash. ويُظهر النموذج المقترح قدرة على اكتشاف وتصنيف مختلف الملوثات والمواد الخطرة العائمة في المحيطات والشواطئ، بقيمة متوسط دقة الدقة (mAP) تبلغ 0.8148. ويساهم الأسلوب المقترح في تحديد مواقع كائنات القمامة، مما يُسهم في تنظيف الأجسام المائية ويعزز الحفاظ على البيئة من خلال الحفاظ على التوازن في النظام البيئي المائي.