فهرس المقالات شبکه های عصبی کانولوشنی.

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - تشخیص و شناسایی علائم ترافیکی مبتنی بر یادگیری عمیق با سیستمهای تعبیه شده
  پیمان بابائی فائزه علامه
  تشخیص و شناسایی علائم ترافیکی نیازمند بکارگیری الگوریتمهای تشخیص و طبقه بندی است و اساساً از اطلاعات بصری مانند شکل و رنگ علائم ترافیکی استفاده می‌کنند. با این حال، این الگوریتمها در آزمون‌های بلادرنگ با اشکالاتی مواجه هستند و همچنین دستیابی به تشخیص چند هدف بسیار دشوار أکثر

  تشخیص و شناسایی علائم ترافیکی نیازمند بکارگیری الگوریتمهای تشخیص و طبقه بندی است و اساساً از اطلاعات بصری مانند شکل و رنگ علائم ترافیکی استفاده می‌کنند. با این حال، این الگوریتمها در آزمون‌های بلادرنگ با اشکالاتی مواجه هستند و همچنین دستیابی به تشخیص چند هدف بسیار دشوار است و نیازمند تسریع در عملکرد الگوریتمهای مربوطه است. سیستم‌های تشخیص علائم ترافیکی مبتنی بر شبکه عصبی عمیق ممکن است به دلیل نیازهای محاسباتی و مصرف منابع، محدودیت‌هایی در کاربردهای عملی داشته باشند. اکثر سیستمهای تعبیه شده به طور مستقیم با فرآیندها یا محیط تعامل دارند و بر اساس ورودی های خود تصمیم گیری می کنند. این امر باعث می‌شود که سیستم واکنش پذیر باشد و در زمان واقعی به ورودی های پردازش برای اطمینان از عملکرد صحیح پاسخ دهد. این مقاله یک شبکه عصبی سبک وزن را برای تشخیص علائم ترافیکی ارائه می‌کند که به صحت و دقت بالایی با پارامترهای قابل آموزش کمتری دست می‌یابد. برای ارزیابی کارایی و قابلیت اطمینان مدل پیشنهادی مبتنی بر شبکه عصبی کانولوشنی برای شناسایی علائم ترافیکی، آزمایش‌های گسترده‌ای بر روی مجموعه دادهGTSRB انجام شده است. همپنین نتایج بدست آمده با چند معماری پیشرفته از جمله VGG16، MobileNetv2و ResNet50 مقایسه شده است. نتایج می دهد که مدل پیشنهادی به عملکرد خوبی دست یافته است و بر پتانسیل آن برای استقرار مدل شناسایی علائم ترافیکی بلادرنگ و سیستمهای کمک رانندگی تاکید می‌کند. راندمان محاسباتی و اندازه کوچک مدل پیشنهادی، آن را برای شناسایی علائم ترافیکی بلادرنگ کاربردی تر و مناسب تر می کند. تفاصيل المقالة