Abstract
اكتشاف الأشياء يستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات مثل مراقبة المطارات ،تجنب الاصطدامات المحتملة، ،المساعدة في إدارة المجال الجوي وتعزيز سلامة الطيران بشكل عام. في هذا البحث، تم اقتراح خوارزمية للتعرف على الطائرات بغض النظر عن الفئات المختلفة مثل طراز الطائرات ،حجمها ولونها. يمكن أن تتمثل التحديات الرئيسية في مهام الكشف التلقائي عن الطائرات في الاختلافات في شكل الطائرات بالإضافة إلى وضع اتجاهها ومقدار التشابه مع الكائنات الأخرى. لذلك، يحتاج الى تصميم نظام كشف عن الطائرات بحيث يتم التمييز بشكل فعال دون تأثير مجموعة من الخصائص مثل الدوران، اختلاف الاشكال والنماذج، الدقة، النوع، واللون. النظام المصمم لاكتشاف الطائرات يتكون من ثلاث مراحل رئيسية: مرحلة استخراج الميزات ،اكتشاف الطائرة وتقييم دقة الاكتشاف. لاستخراج الميزات، تم استخدام تقنية التعلم العميق (VGG) لايجاد الخصائص الدقيقة. في حين تم الكشف عن الطائرات باستخدام خوارزمية تعلم الاله (SVM) . لغرض تقييم النظام المصمم، تم استخدام مجموعتي بيانات هما Caltech-101 و FGVC-Aircraft حيث بينت النتائج باستخدام درجة (F1) نسبة 99٪ لمجموعة بيانات Caltech-101 و98٪ لمجموعة بيانات FGVC-Aircraft .