جامعة بغداد

يقدم هذا المشروع نظاماً آنياً لاستنساخ حركة اليد الروبوتية بالاعتماد على تقنيات الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي. يستطيع النظام المقترح التعرف على حركات اليد الحية باستخدام كاميرا الويب، مع اكتشاف وتتبع إحدى وعشرين نقطة مرجعية لليد (Hand Landmarks) في الزمن الحقيقي باستخدام إطار العمل MediaPipe. ومن خلال هذه النقاط المرجعية، يتم استخراج زوايا مفاصل الأصابع واستخدامها كخصائص هندسية لتحليل الحركة واتخاذ القرار. تُرسل معلومات الحركة المستخرجة إلى وحدة تحكم مبنية بلغة Python لتوليد أوامر التحكم المناسبة لتشغيل اليد الروبوتية. بعد ذلك، تُنقل هذه الأوامر إلى متحكم Arduino عبر الاتصال التسلسلي باستخدام مكتبة PySerial. ويتولى متحكم Arduino التحكم في عدة محركات مؤازرة (Servo Motors) مسؤولة عن الحركة المستقلة للأصابع، بالإضافة إلى حركات ثني وبسط المعصم والحركة الجانبية للمعصم، مما يتيح استنساخاً شاملاً وفورياً لحركات اليد البشرية. يجمع النظام المطور بين تقنيات الرؤية الحاسوبية، واستخراج الخصائص، والتحكم المضمن ضمن منصة منخفضة الكلفة وقابلة للتطوير لتطبيقات التفاعل بين الإنسان والروبوت. وقد أظهرت النتائج العملية كفاءة النظام في اكتشاف نقاط اليد المرجعية، والتفسير الموثوق للحركة، والاستجابة الفعالة في التحكم باليد الروبوتية. كما بينت النتائج أن المنهجية المقترحة تمثل حلاً فعالاً لاستنساخ حركة اليد الروبوتية في الزمن الحقيقي، ويمكن الاستفادة منها في التطبيقات التعليمية والبحثية وتطبيقات الأتمتة الصناعية.

المشروع هو روبوت رباعي الارجل الهدف منه تقليل المخاطر على العاملين في اماكن العمل و الوصول الى الامكان الخطره يحتوي على حساس غاز عندما يتحسس كميه معينه من الغاز يضهر تنبيه على شاشة القرائات وحسب كل كميه ان كانت قليله او متوسطه او خطره جدا كذالك يتضمن حساس لدرجة الحرارة والذي عمل بنفس الفكره يحتوي ايضا على كامره للبث بشكل مباشر لموقع الحادث

This project addresses a significant problem in assistive technologies and community service for individuals with hearing and speech impairments. The proposed solution is based on a web application that uses computer vision and hand-tracking logic to automatically translate Arabic sign language into written text and spoken audio, with the aim of removing communication barriers and helping individuals with speech and hearing difficulties connect easily with society in their daily lives. The expected outcomes include developing a local web-based system that delivers a 96% translation accuracy and a stable real-time speed of 25–30 FPS completely free of charge.

This project addresses a significant problem in physical retail: the friction, queues, and labor cost of conventional checkout, which excludes time-poor, elderly, and disabled shoppers and constrains store throughput. The proposed solution, securAI, is a checkout-free smart store in which a customer enters, selects products, and departs while a virtual basket is compiled in real time, and the linked bank card is charged automatically within seconds. The system is built on multimodal sensor fusion—ceiling cameras, weight-sensing shelves, and Wi-Fi/BLE sensing—orchestrated by a six-layer edge-artificial-intelligence (edge-AI) architecture that couples object detection, multi-object tracking, cross-camera person re-identification, and hand-pose estimation to attribute every selected item to the correct shopper under an “independent-evidence” principle. The primary objective is a deployable micro-store prototype that demonstrates the complete pipeline on a single smart shelf while targeting a billing error below 0.1%. Anticipated outcomes include real-time per-customer attribution at approximately 30 frames per second per camera with sub-100 ms event latency, an identity-stability score above 90%, measurable reductions in waiting time and energy consumption through zone-based activation, and an affordable, locally serviceable design suited to emerging retail markets. Keywords: checkout-free retail; sensor fusion; edge AI; multi-object tracking; person re-identification.

This project addresses a major issue in agriculture. The heavy dependence on slow manual testing and personal experience to evaluate soil conditions is a major issue; it lacks precision and often results in inefficient water use and the over-application of chemical fertilizers. An integrated Artificial Intelligence of Things (AIoT) platform is proposed, which is built around an ESP32 microcontroller and uses a sensor to instantly capture field telemetry. The hardware architecture features a sophisticated 7in1 NPK sensor that works over a Modbus RTU protocol, connected via an RS485 to TTL MAX485 converter. This setup allows for the immediate measurement of essential parameters such as Nitrogen, Phosphorus, Potassium, pH, electrical conductivity, temperature, and moisture content. Realtime data is sent over WiFi to a cloud server that utilizes the Google Gemini API (gemini 2.5 flash) model. The AI engine operates as a limited domain expert to classify soil quality, create dynamic crop suitability validations, and develop care plans for tracking growth over time. Additionally, the system assesses the soil's carbon storage potential to actively aid environmental sustainability and climate mitigation efforts. The anticipated results are lower agricultural production costs, minimized chemical waste, and improved crop productivity through data-driven precision. These insights are effortlessly provided to farmers through a Flutter-based mobile application, a detailed web dashboard, and a smart natural language Voice Assistant, all designed to ensure end user accessibility.

يتناول هذا المشروع قيوداً حرجة في مجال الزراعة الدقيقة الحالية، وتحديداً غياب الحلول الأرضية القادرة على تصوير الأسطح السفلية لأوراق النباتات (abaxial surfaces) والحاجة الماسة لمنع انضغاط التربة. ونقترح في هذا العمل نظام Specter، وهو روبوت سداسي الأرجل (hexapod) ذاتي القيادة صُمم خصيصاً للكشف البصري عن أمراض النباتات ورسم خرائط ثلاثية الأبعاد لرطوبة التربة. يجمع نهجنا بين آلية الحركة المحاكاة حيوياً (biomimetic locomotion) لضمان الملاحة المستقرة والتنقل الآمن، والتشخيص الفوري (Real-time) المبني على الذكاء الاصطناعي. وتظهر النتائج التجريبية دقة تشخيصية عالية جداً (mAP50 تبلغ 0.995) ودقة فائقة في الخرائط المكانية، مما يقدم بديلاً متفوقاً وموفراً للطاقة مقارنة بالمنصات الجوية (الدرون) والأنظمة القائمة على العجلات في البيئات الزراعية الكثيفة وغير المنظمة.

This project addresses a significant problem in the medical field Which is visual impairment. The proposed solution is based on a wearable device in the form of smart glasses with the aim to assist people with visual impairments to recognize objects and entities and hear written texts infront of them. The expected outcomes include reduction in the risk of accidents and increase confidence while moving and earn the capability to acknowledge what is written through audio feedback.

This application is created for real-time weed, and the main crop tracking and counting to control weed precisely and to optimize herbicide application by sparying only the unfavorable weeds. Moreover, tracking the main crop was used to estimate the vehicle speed when the interplant spaces are fixed and known. This application is based on artificial intelligence especially YOLO algorithm, computer vision, and spot spraying. This application has an easy-to-use graphical user interface (GUI) through which some necessary information can be entered, as well as some buttons to perform specific tasks, in addition to real-time display of calculated variables and a display of the camera stream. additionally, this application can record real-time information and save them in an Excel file that can be used for documenting or further analysis.

يهدف مشروع EduVerse إلى تطوير منصة تعليمية ذكية وتفاعلية لدعم تعليم مواد العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والتصورات ثلاثية الأبعاد ضمن بيئة تعليمية موحدة. تعتمد المنصة على تقنيات الويب الحديثة لتوفير تجربة تعليمية تفاعلية وشخصية تتناسب مع احتياجات المتعلمين ومستوياتهم المختلفة. تتضمن المنصة مساعداً تعليمياً مدعوماً بالذكاء الاصطناعي لتقديم الشروحات والإجابات والتوصيات التعليمية، بالإضافة إلى مختبرات افتراضية ثلاثية الأبعاد تساعد الطلبة على فهم المفاهيم العلمية بطريقة بصرية وتفاعلية. كما تعتمد المنصة على مبدأ التعلم التكيفي من خلال تحليل أداء المستخدمين وتخصيص المحتوى التعليمي وفقاً لاحتياجاتهم ومستوى تقدمهم. أظهرت نتائج التطبيق الأولية نجاح المنصة في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي والتفاعل ثلاثي الأبعاد ضمن بيئة تعليمية متكاملة، مما يسهم في تحسين تجربة التعلم وزيادة تفاعل الطلبة مع المحتوى التعليمي.

يتطلب الحفاظ على بيئة حضرية نظيفة أكثر من مجرد البنية التحتية المادية. فهو يستلزم تحولاً جذرياً في السلوك المدني. ويشكل هذا التحول السلوكي تحدياً كبيراً في العراق، حيث لا يزال الوعي البيئي متخلفاً إلى حد كبير. وللتغلب على ركود التطبيقات البيئية التقليدية، تقترح هذه الدراسة تطبيقا للهواتف الذكية مبتكراً قائماً على الذكاء الاصطناعي والسحابة الإلكترونية، مصمماً لتعزيز المشاركة المجتمعية المستدامة في تنظيف الشوارع. يتصدى هذا التطبيق الذكي بشكل مباشر للتحديات الحاسمة في مجال الرصد البيئي للمدن، ولا سيما التكاليف المرتفعة للبنية التحتية المادية لإنترنت الأشياء، والغش في المكافآت، والإرهاق الناتج عن استخدام نهج (التلعيب) على المدى الطويل. ولتحقيق ذلك، نقدم (EcoNinjas)، وهي منصة مبتكرة للهواتف المحمولة تستفيد من الذكاء الاصطناعي السحابي من جانب الخادم لتحويل الهواتف الذكية العادية إلى عقد استشعار متصلة ومقاومة للغش. وتتبع النتائج المتوقعة لهذه المنصة مساراً منطقياً نحو نموذج مستدام للمدينة الذكية. أولاً، يلغي هذا الإطار التكاليف الثابتة للأجهزة من خلال الاستفادة من الهواتف الذكية الموجودة بالفعل كعقد استشعار نشطة. ولضمان موثوقية هذه البيانات المستمدة من الجمهور، يضمن محرك (Eco-Forensic Engine) المدمج معدلًا عاليًا لرفض الإرسالات المزيفة. وبعد ضمان سلامة النظام، تركز المنصة بعد ذلك على تصرفات المستخدمين، مما يحفز مشاركة المشاة بشكل مستمر من خلال نظام توجيه ديناميكي يُعرف باسم (Flash-Squad). وأخيرًا، يتم الحفاظ على هذه المشاركة النشطة من خلال نظام مكافآت مزدوج: حيث يتم تزويد المستخدمين بنقاط (EcoPoints) التي يمكن استبدالها باشتراكات مدفوعة، مع إنشاء (السيرة الذاتية الخضراء) الخاصة بهم تلقائيًّا. ومن خلال هذا التصميم المترابط، ينجح هذا العمل في إنشاء نظام بيئي قابل للتوسع بدرجة عالية وخالٍ من البنية التحتية، مما يمكّن المواطنين العاديين من أن يصبحوا مساهمين بيئيين نشطين.

يتناول هذا المشروع مشكلةً جوهريةً في مجال تكنولوجيا ما بعد الحصاد الزراعي وصناعة أتمتة الأغذية، وتحديدًا القيود والتكاليف العمالية المرتفعة المرتبطة بفرز الفاكهة يدويًا بالطرق التقليدية. يعتمد الحل المقترح على دمج نظام ناقل آلي مع مستشعر رؤية ذكي من نوع Pixy2، يستخدم خوارزميات ترشيح الألوان في الوقت الفعلي وتقنية تصنيف المكونات المتصلة، بالإضافة إلى وحدة تحكم دقيقة من نوع Arduino Uno، بهدف تصميم وتطوير نظام رؤية حاسوبية ذكي وعالي الدقة وفعال من حيث التكلفة، قادر على تصنيف الفاكهة تلقائيًا. تشمل النتائج المتوقعة نموذجًا أوليًا ذاتيًا يعمل بكفاءة كاملة، يستفيد من مفاهيم الذكاء الاصطناعي لاستخراج خصائص الألوان وفرز ثمار الفلفل (الأحمر والأخضر والأصفر) في قنوات مخصصة، مما يزيد بشكل ملحوظ من كفاءة الفرز، ويقلل من وقت المعالجة، ويحد من الأخطاء البشرية في خطوط الإنتاج الزراعي.

يعد تلوث الهواء الداخلي بالفورمالديهايد من أبرز المخاطر الصحية في البيئات المغلقة، إذ يُصنف كمادة مسرطنة من قبل الوكالة الدولية لبحوث السرطان (IARC) . يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام استشعار ذكي متكامل يقيم كفاءة نبات زنبق السلام Spathiphyllum الذي أثبتت دراسات NASA عام 1989 فعاليته في إزالة الملوثات — في معالجة الفورمالديهايد من الهواء الداخلي. يتكون النظام من حجرة زجاجية مغلقة (50×50×50 سم) تحتوي على النبات، ومستشعر MQ-135 لقياس تركيز الغاز كل 3 ثوانٍ، ووحدة تحكم Arduino UNO بمعالج ATmega328P، وشاشة LCD لعرض القراءات، ونظام PWM ذكي للتحكم بسرعة المروحة. لكن الابتكار الحقيقي يكمن في الخوارزمية الذكية المتكيفة المكونة من 5 طبقات: Moving Average Filter للتنعيم، Trend Analysis لتحليل الميل، Predictive Filter (AI Core) للتنبؤ المسبق، Adaptive Thresholds للحدود المتكيفة، وFuzzy Logic + Energy Optimization لتحسين الطاقة. أُجريت 3 تجارب مستقلة بظروف مختلفة (25°C طبيعي، 32°C حار مع انحراف المستشعر، و20°C مثالي) حققت النتائج متوسط إزالة 87.3% للفورمالديهايد، مع دقة تنبؤ R² = 0.9994 ومتوسط خطأ ±3 ppb، واستهلاك طاقة منخفض 10.5 Wh فقط. يعد هذا النظام خطوة نحو حلول تنقية هواء ذكية واقتصادية وصديقة للبيئة.