فهرست مقالات تشخیص شیء

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - مقایسه شبکه ‏های عمیق Faster RCNN و RetinaNet جهت تشخیص خودرو در آب‌وهوای نامساعد
  یاسر جمشیدی راضیه سادات  اخوت
  تشخيص وسايل نقليه و رديابی آن، نقش مهمی در اتومبیل‏های خودران و سيستم‌هاي حمل‌ونقل هوشمند ايفا می‌کند. شرايط آب‌وهوايی نامساعد مانند حضور برف سنگين، مه، باران و گرد و غبار با کاهش ديد دوربين، محدوديت‌هاي خطرناکی ايجاد کرده و بر عملکرد الگوريتم‌هاي تشخيصی استفاده‌شده در چکیده کامل

  تشخيص وسايل نقليه و رديابی آن، نقش مهمی در اتومبیل‏های خودران و سيستم‌هاي حمل‌ونقل هوشمند ايفا می‌کند. شرايط آب‌وهوايی نامساعد مانند حضور برف سنگين، مه، باران و گرد و غبار با کاهش ديد دوربين، محدوديت‌هاي خطرناکی ايجاد کرده و بر عملکرد الگوريتم‌هاي تشخيصی استفاده‌شده در سيستم‌هاي نظارت بر ترافيک و برنامه‌هاي رانندگی خودکار تأثير می‌گذارد. در این مقاله از شبکه عمیق تشخیص اشیای Faster RCNN با هسته 50ResNet و شبکه RetinaNet استفاده شده و دقت این دو شبکه جهت تشخیص خودرو در آب‌وهوای نامساعد مورد بررسی قرار می‏گیرد. پایگاه داده مورد استفاده، فایل DAWN می‌باشد که شامل تصاویر دنیای واقعی است و با انواع مختلفی از شرایط آب‌وهوایی نامطلوب جمع‌آوری شده‌اند. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‏دهند که روش ارائه‌شده در بهترین حالت، دقت تشخیص را از %2/0 به %75 افزایش داده و بیشترین میزان افزایش دقت نیز مربوط به شرایط بارانی می‌باشد. تمام پردازش‏ها به زبان پایتون و در گوگل کولب انجام شده است. پرونده مقاله