Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  1401080339847
TI  -  مقایسه شبکه ‏های عمیق Faster RCNN و RetinaNet جهت تشخیص خودرو در آب‌وهوای نامساعد
JO  -  فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  16823745
AU  -  جمشیدی یاسر
AU  -   اخوت راضیه سادات
AD  -  
AD  -  دانشجو
Y1  -  2024
PY  -  2024
VL  -  1
IS  -  22
SP  -  47
EP  -  53
KW  -  تشخیص شیء
KW  -   تشخیص خودرو
KW  -   یادگیری عمیق
KW  -   سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
KW  -   پردازش تصویر در آب‌وهوای نامساعد
DO  -  
N2  -  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.
UR  - rimag.ir/fa/Article/39847
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/39847
ER  -  
