اكتشاف الكائنات وتصنيفها بلقطة واحدة باستخدام غابة القرار العشوائي القائمة على ميزة HAAR
| العنوان | اكتشاف الكائنات وتصنيفها بلقطة واحدة باستخدام غابة القرار العشوائي القائمة على ميزة HAAR |
|---|---|
| المؤلف | ماخودوف، نيكروزجون |
| تاريخ النشر: | 2017-05 |
| الموضوع | هندسة الحاسوب، علوم الحاسوب |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| رقم السجل | 583633b4-efd8-45a7-b5fc-9d68d192e8b3 |
| موقع المكتبة | قسم علوم الحاسوب |
| التاريخ | 2017-05 |
| نص عينة | تمت دراسة اكتشاف الكائنات وتتبعها لعقود من الزمن وتم تقديم العديد من الخوارزميات. أصبح اكتشاف الأشياء وتتبعها بناءً على الرؤية مهمة مهمة مع تزايد عدد كاميرات المراقبة. ومع ذلك، لا تزال معدلات الإنذارات الكاذبة مشكلة يتعين حلها في السيناريوهات التي يديرها المشغل البشري. مع زيادة الدقة والدقة، تصبح معدلات الإنذارات الكاذبة أكثر قابلية للإدارة. في هذه الأطروحة، تم تقديم نظام جديد للكشف عن لقطة واحدة وتصنيف الكائن في الصور. ولهذا الغرض، قمنا بتنفيذ غابات القرار العشوائي (RDF) باستخدام ميزات تشبه هار. تُعرف حسابات ميزات RDF وHaar المطبقة على وحدة معالجة الرسومات بسرعة وقت الاختبار. وبالتالي، فإننا نستخدم RDFs لتصنيف الكائنات على مستوى البكسل، وهي منهجية معروفة بأدائها المتوازن في وقت الاختبار من حيث السرعة والجودة. وتظهر الزيادة في الدقة من خلال إجراء تجارب على مجموعات البيانات MNIST وINRIA وPETS09. كتطبيق توضيحي، استخدمنا RDF المقترح للكشف عن المركبات على الطريق وتتبعها. يتم تطبيق خوارزمية تعتمد على طريقة مونت كارلو التسلسلية، والمعروفة أيضًا باسم مرشح الجسيمات (PF)، لتتبع الكائنات المكتشفة. بالنسبة للعمليات غير الخطية وغير الغوسية، تعد PF منهجية قوية وسهلة ويفضل تنفيذها على وحدة معالجة الرسومات باستخدام RDF. يركز النظام المقترح على السرعة الحقيقية للخوارزمية على أجهزة الكمبيوتر التقليدية. بالمقارنة مع YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط)، تُظهر طريقتنا دقة مماثلة للكشف عن المركبات وسرعة حسابية في جهاز كمبيوتر تقليدي. علاوة على ذلك، فإننا نقدم إطارًا جديدًا حيث يمكن تنفيذ واختبار خوارزميات التتبع المختلفة. يوفر وحدات مختلفة لاستخراج البيانات وتوليد البيانات والتدريب واختبار الخوارزميات بمعلمات مختلفة. تمت مناقشة استخدام الوحدات النمطية في الإطار أيضًا. قد يؤدي هذا إلى حدوث مشكلات ومشاكل أخرى، حيث قد يتسبب الإنذار التلقائي في حدوث مشكلات في وقت مبكر مما يؤدي إلى تفاقم مشكلة الخوارزمية. لقد تم تشغيل نظام إنذار سريع، ولم يعد مشغلو أنظمة التشغيل العاديون يواجهون أي مشكلة. Nesne tanıma başarımının artması، yanlış Alarm verilen durumların azalmasına neden olmaktadır. لكن هذه الكابساميندا موجودة في أجسام متجمدة ومشرقة من خلال تجميدها. اختبار Rastgele Karar Ormanlarının (RDF) hızının oldukça yüksek olduğu bilinmektedir. في هذه الحالة، يتم تحديث نظام البكسل بالكامل إلى RDF أو إرجاعه. تعمل RDF على تعزيز الأداء الفني من خلال الاستعانة بمصادر خارجية لقوات RDF. لقد تم تحسين أداء RDF في الأداء الفني من خلال تحسين أداء MNIST، كما تم اختباره بالفعل من قبل INRIA و PETS09. من خلال استخدام هذه الميزة، تم حل مشكلات RDF وتصحيح المشكلات. تم تصميم سابتانان في مونت كارلو، حيث تم ترشيح فيلم Parçacık (PF). Saptama asamasında bir pixel için eldeilen olabilirlik değerleri ile parçacıkların ğırlıkları hesaplanmıştır. PF kullanılmasının temel nedeni، Gauss و çizgisel olmayan islemler هم من خوارزمية olmasının y sıra RDF gibi GPU'a uygun bipıya olmasıdır. Önerilen takip sistemi Standard bilgisayarlarda gerçek zamanlı uygulamaya ağırlık vermektedir. YOLO ile kıyaslandığında, önerilen yöntem araç saptama başarımında yakın bir Performances sunarken, Standard bilgisayarlarda daha yüksek bir hıza sahip olduğu gözlemlenmiştir. قم بتثبيت نظام محمي بالكامل، وحدد خوارزميات التشغيل واختبر إطار العمل الخاص بك. إطار العمل، سهل الاستخدام، حقيقي، وفعاليات الخوارزمية، وخوارزميات اختبار المعلمات، وتعديل نماذج الخوارزمية. Tez içeriğinde modüllerin kullanımı and fonksyonları anlatılmıştır. |
