الأبحاث في مجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)
-
تخطيط المسار المدرك للجودة الديناميكية لأذرع الروبوت ذات 6 درجات من الحرية باستخدام BiRRT وتحسين ميتاheuristic استنادًا إلى مسارات B spline
2026 | المؤلف: Abdelrahman T. Elgohr وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الدراسة إطار عمل شامل من مرحلتين لتخطيط المسار وتحسينه لذراع روبوت صناعي ب6 درجات حرية، مصمم خصيصًا للتنقل في بيئات معقدة مليئة بالعقبات الموزعة عشوائيًا. تستخدم المرحلة الأولية مزيجًا من الاستيفاء الهندسي باستخدام B-spline ومخطط RRT-Connect ثنائي الاتجاه لتوليد مسار مرجعي خالٍ من التصادمات لروبوت KUKA KR 4 R600. ثم يتم تحسين هذا…
-
الاحتمالية القصوى المعاقبة برفق في تحليل العوامل
2026 | المؤلف: Philipp Sterzinger وآخرون | المجلة: Psychometrika | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات المرتبطة بتحليل العوامل الاستكشافية، وخاصة حدوث حالات هايوود، حيث تؤدي التقديرات إلى تباينات غير إيجابية، مما يؤدي إلى عدم استقرار عددي واستنتاجات مضللة. يقترحون شروطًا كافية وعقوبة لدالة الاحتمالية اللوغاريتمية تضمن وجود تقديرات أقصى لعوامل الاحتمالية المعاقبة داخل فضاء المعلمات. تضمن هذه الطريقة أن تظهر التقديرات خصائص حدية مرغوبة،…
-
SurgRAW: سير العمل متعدد الوكلاء مع التفكير المتسلسل لتحليل الفيديو الجراحي الروبوتي
2026 | المؤلف: Chang Han Low وآخرون | المجلة: IEEE Robotics and Automation Letters | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التقدم في جراحة الروبوت المدعومة (RAS) من خلال تقديم SurgCoTBench وSurgRAW. غالبًا ما تعتمد طرق الذكاء الاصطناعي الجراحية الحالية على نماذج معزولة، مما يؤدي إلى أساليب مجزأة ذات قابلية تفسير محدودة. لمعالجة هذه التحديات، تم تقديم SurgCoTBench كأول معيار يركز على التفكير في RAS، ويتكون من 14,256 زوج من…
-
BitHEP — حدود الدقة المنخفضة في التعلم الآلي في الفيزياء عالية الطاقة
2026 | المؤلف: Claudius Krause وآخرون | المجلة: SciPost Physics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقيّم الدراسة فعالية بنية BITNET في تطبيقات الفيزياء عالية الطاقة (HEP)، مع التركيز على مهام مثل التصنيف والانحدار والنمذجة التوليدية. تشير النتائج إلى أن BITNET تؤدي بشكل تنافسي في مهام التصنيف، لا سيما في تمييز الكوارك والغلوون، لكن أدائها في مهام الانحدار والتوليد يتأثر بحجم الشبكة وبنيتها. من الجدير بالذكر أن الشبكات الأكبر تظهر سلوكًا…
-
PA-MPPI: التحكم في مسار التكامل التنبؤي المدرك للإدراك لملاحة الطائرات الرباعية في بيئات غير معروفة
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Robotics and Automation Letters | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول الأبحاث التحديات المتعلقة بملاحة الطائرات الرباعية في بيئات غير معروفة، لا سيما للتطبيقات مثل مهام البحث والإنقاذ. تشمل التحديات الرئيسية تخطيط المسار في المساحات غير المحدبة، والالتزام بديناميات الطائرات الرباعية، واستكشاف المناطق غير المرسومة. لقد أظهر أسلوب نموذج التنبؤ بمسار التكامل (MPPI) وعدًا في معالجة التحديين الأولين من خلال تحسين قائم على العينة، مما…
-
خوارزمية ضغط الصور وتشفيرها تعتمد على شبكة عصبية BP محسّنة بخوارزمية الألعاب النارية
2026 | المؤلف: Yaru Liang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم الورقة خوارزمية جديدة لضغط الصور وتشفيرها تدمج شبكة عصبية من نوع Back Propagation (BP) محسّنة مع نظام فوضوي ذو معلمات متغيرة. يتم تحسين الأوزان الأولية لشبكة BP باستخدام خوارزمية الألعاب النارية (FWA)، مما يعزز كفاءة الضغط وجودة إعادة بناء الصورة. يقوم نظام فوضوي، تم إنشاؤه من خرائط لوجستية-خيمة وخرائط تشيبيشيف، بتوليد تسلسلات عشوائية زائفة…
-
بنية شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن لاكتشاف العنف في تسلسلات الفيديو
2026 | المؤلف: Bhawana Tyagi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول الدراسة الحاجة الملحة للكشف الفعال عن العنف في الوقت الحقيقي في الأماكن العامة ذات الكثافة العالية، حيث يكون التعرف السريع على الحوادث العدوانية أمرًا حاسمًا للتدخل في الوقت المناسب. لمواجهة تعقيدات التغيرات الزمانية والمكانية والطلبات الحسابية العالية لبيانات الفيديو، يقترح المؤلفون بنية شبكة عصبية تلافيفية عميقة خفيفة الوزن (CNN) تعتمد على MobileNetV2. يستخدم هذا…
-
كشف عنف الفيديو باستخدام VGG19 المدرب مسبقًا مع المنطق اليدوي، وطبقات LSTM وطبقات Bi-LSTM
2026 | المؤلف: Pablo Negre وآخرون | المجلة: Applied Intelligence | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تبحث ورقة البحث في فعالية نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة لاكتشاف العنف في الفيديو، مع التركيز على مساهمات النمذجة الزمنية مقابل التمثيلات على مستوى الإطار. باستخدام إطار تجريبي منهجي، تقيم الدراسة أداء الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) المدمجة مع طبقات الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM) و Bi-LSTM عبر ثلاثة مجموعات بيانات مرجعية: قتال الهوكي، تدفق العنف، و…
-
الجاذبات التضخمية والتصحيحات الإشعاعية في ضوء بيانات ACT
2026 | المؤلف: W. Wolf | المجلة: Journal of Cosmology and Astroparticle Physics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تناقش هذه القسم تداعيات النتائج الأخيرة من تلسكوب أتاكاما لعلم الكون (ACT)، والتي غيرت بشكل كبير القيود على المعلمات $(n_s, r)$، مما يتحدى العديد من نماذج التضخم التي كانت قابلة للتطبيق سابقًا. يركز المؤلفون على تأثيرات التصحيحات الإشعاعية على نماذج الجاذبية $\xi$-attractor و $\alpha$-attractor، والتي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بتضخم ستاروبينسكي وقد واجهت أيضًا تدقيقًا بسبب…
-
تقسيم الكائنات المموهة ذات المفردات المفتوحة باستخدام نماذج اللغة البصرية المتسلسلة
2026 | المؤلف: Kai Zhao وآخرون | المجلة: Computational Visual Media | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد لتجزئة الكائنات المموهة ذات المفردات المفتوحة (OVCOS)، مع معالجة التحديات التي تطرحها الغموض البصري والحاجة إلى تصنيف فعال للكائنات المموهة من فئات عشوائية. تتبع الطرق التقليدية عادة نهجًا من مرحلتين – التجزئة تليها التصنيف – لكنها تواجه قيودًا بسبب الفجوات بين النماذج اللغوية البصرية (VLMs) المدربة على الصور الكاملة…