(untitled) (مجلة العلوم الشاملة, 2025)
يهدف هذا البحث إلى تقييم فعالية نموذج YOLOv8 الحديث للكشف عن السفن في الصور الفضائية عالية الدقة. تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات مكونة من 2500 صورة أقمار صناعية تشمل سفناً في ظروف بيئية متنوعة. قسمت البيانات بنسبة 70% للتدريب، 15% للتحقق، و15% للاختبار. أظهرت النتائج تفوق النموذج المقترح حيث حقق متوسط دقة (mAP@0.5 ) بلغ 90.5%، ودقة كشف (Precision) 91.3%، ومعدل استدعاء (Recall) 89.7%. كما تم دمج خوارزمية تتبع ( MIL Tracker) لتحسين استمرارية المراقبة عبر تسلسل الصور، حيث قللت من حالات تبديل الهوية (ID switches ) بنسبة 35%. أظهر النموذج تفوقاً ملحوظاً في السرعة والدقة مقارنة بنماذج YOLOv5 وFaster R-CNN تحت نفس ظروف الاختبار، مما يجعله حلاً عملياً لتطبيقات المراقبة البحرية في الزمن الحقيقي.