Le professeur Dr. Hamid Raddam Hussein, enseignant au Département d'ingénierie électrique - Faculté d'ingénierie - Université d'Anbar, a collaboré avec des chercheurs de l'Université ( Altinbas University ) en Turquie et de l'Université ( Monash University ) en Australie pour publier une recherche scientifique précieuse dans une revue internationale de renom, à savoir la revue :

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Cette revue est l'une des revues de l'éditeur mondial Springer et est classée dans le premier quart Q1 et indexée dans les bases de données Clarivate ( Web of Science ) avec un facteur d'impact de 2.577 et dans les bases de données Scopus avec un score de citation de 4.6.

 Titre de la recherche :-

{{ YOLO-V3 based real-time drone detection algorithm }}

La recherche a porté sur : le développement d'un algorithme de détection d'objets dans les images, connu sous le nom de détection d'objets en une seule vue (You Only Look Once) version trois (YOLO-V3) pour le rendre adapté à la détection de drones (Drones). Le processus de développement de cet algorithme a inclus trois étapes. La première étape consiste à développer la structure de l'algorithme. La deuxième étape consiste à améliorer la connexion entre les couches internes du réseau de neurones convolutifs (Interlayer Connection of CNNs) et d'augmenter la connexion entre les blocs de réseau de neurones denses (Dense Neural Network Blocks) en utilisant des modules connectés de manière dense (Densely Connected Modules). La troisième étape apporte une amélioration à la détection YOLO-V3 à plusieurs échelles (Multi-Scale Detection) en élargissant la détection à trois échelles (Three-Scale Detection) à la détection à quatre échelles (Four-Scale Detection) pour augmenter la précision de la détection des petits objets tels que les drones. ( Drones ) .

Félicitations au Dr. Hamid pour cet accomplissement et au Département d'ingénierie électrique ainsi qu'à notre faculté et à ses enseignants pour plus de créativité et d'éclat.