الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: كشف الكائنات
-
الكشف عن السحب تحت إشراف ضعيف يجمع بين الميزات الطيفية والشبكة العميقة متعددة المقاييس
2026 | المؤلف: Shaocong Zhu وآخرون | المجلة: GIScience & Remote Sensing | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)في هذه الدراسة، يقدم المؤلفون طريقة للكشف عن السحب تحت إشراف ضعيف تُسمى SpecMCD، والتي تدمج الميزات الطيفية مع شبكة عميقة على مستوى المشهد متعددة المقاييس لتعزيز دقة أقنعة السحب على مستوى البكسل. تتناول الطريقة التحديات التي تطرحها السحب الرقيقة وعينات التدريب ذات الجودة المنخفضة من خلال استخدام إطار تدريب تدريجي يستفيد من مجموعة بيانات…
-
رسم بياني تشخيصي آلي قائم على التعلم العميق في الأشعة السينية البانورامية: مقارنة بين YOLOv11 و YOLOv12
2026 | المؤلف: Onur Mutlu وآخرون | المجلة: Odontology | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تستقصي الدراسة فعالية اثنين من هياكل التعلم العميق المتقدمة، YOLOv11 و YOLOv12، للكشف التلقائي عن 13 حالة سنية في الأشعة السينية البانورامية، بهدف تحسين سير العمل السريري وتقليل التباين في التشخيص. تم استخدام مجموعة بيانات هجينة مكونة من 2,297 صورة، وتم تقييم مقاييس الأداء من خلال متوسط الدقة (mAP@0.5)، والدقة، والاسترجاع، ودرجة F1 على كل…
-
فعالية المساعدات الإلكترونية للمكفوفين وضعاف البصر أثناء التنقل
2026 | المؤلف: Claire Eugenie Pittet وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تدرس الدراسة فعالية مساعدي السفر الإلكترونيين (ETAs) للأفراد المكفوفين وضعاف البصر (BVI) مقارنة باستخدام العصا البيضاء التقليدية. شارك ثلاثة عشر فردًا من ذوي الإعاقة البصرية في مهمة تجنب العقبات باستخدام سترة تنقل تعتمد على الكاميرا (NOA) وجهاز قابل للارتداء يعتمد على مستشعر فوق الصوتي (BuzzClip)، بالإضافة إلى عصاهم. تشير النتائج إلى أن NOA حسنت بشكل…
-
الدمج المتأخر عبر مجموعات البيانات لنماذج الكاميرا–LiDAR والرادار للكشف عن الأجسام
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل متأخر للتكامل المودولي يدمج بفعالية بين كاميرا، LiDAR، ورادار لتصنيف الأجسام في تطبيقات القيادة الذاتية. بدلاً من استخدام هياكل دمج معقدة من البداية إلى النهاية، يقوم المؤلفون بتدريب شبكتين عصبيتين خفيفتين بشكل مستقل: شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لكاميرا + LiDAR باستخدام مجموعة بيانات KITTI ومصنف قائم على وحدة متكررة…
-
خوارزمية كشف الكائنات خفيفة الوزن للكشف عن أضرار الثوم
2026 | المؤلف: Yun Gao وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه البحث Garlic-YOLO-DD، وهو خوارزمية خفيفة الوزن للكشف عن الأجسام ذات المرحلة الواحدة مصممة لاكتشاف أضرار الثوم في البيئات ذات الموارد المحدودة. بناءً على إطار عمل YOLOv11n، تعالج النموذج التعقيد الحسابي العالي والبارامترات المفرطة من خلال دمج وحدة ADown لخفض العينة، والتي تقلل بشكل كبير من عدد البارامترات والحمل الحسابي. بالإضافة إلى ذلك، يعزز…
-
التعلم العميق القائم على الفيديو المباشر للكشف عن عرج الماشية
2025 | المؤلف: Md Fahimuzzman Sohan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تتناول هذه البحث القضية الهامة لعرج الماشية في تربية الماشية، والتي تؤثر سلبًا على رفاهية الحيوانات وإنتاجيتها. يقدم المؤلفون إطار عمل للتعلم العميق الزمني المكاني للكشف التلقائي عن العرج باستخدام مجموعة بيانات منظمة تتكون من 50 مقطع فيديو featuring 42 من الماشية، مصنفة إلى فئات عرجاء وغير عرجاء بناءً على خصائص المشي. تم تقييم معمارين…
-
روز-مامبا-YOLO: إطار معزز لمراقبة فعالة ودقيقة لورود البيوت الزجاجية
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث ROSE-MAMBA-YOLO، وهو إطار مبتكر للكشف مصمم بدقة لتحديد الورود في الصور الملتقطة بواسطة الطائرات بدون طيار في البيوت الزجاجية، والذي يواجه تحديات مثل التداخل، وتغير المقياس، وظروف البيئة المعقدة. من خلال دمج نمذجة الحالة المستوحاة من Mamba مع بنية YOLOv11، يعزز النموذج استخراج الميزات، ودمج المقاييس المتعددة، والتمثيل السياقي. يحقق دقة متوسطة (mAP@50)…
-
تقييم قدرة كاشفات الأجسام المعتمدة على YOLO وtransformer للكشف عن الأعشاب الضارة في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Alicia Allmendinger وآخرون | المجلة: Precision Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تدرس الدراسة فعالية نماذج الكشف عن الأجسام المتقدمة – تحديدًا YOLOv8 و YOLOv9 و YOLOv10 و RT-DETR – في تمييز المحاصيل عن الأعشاب الضارة من أجل الزراعة الدقيقة، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 5611 صورة عبر 16 نوعًا من النباتات. تم استخدام مجموعتين متميزتين من البيانات: الأولى تم تدريبها على الأنواع الفردية، بينما تم تجميع…
-
الكشف عن عيوب سطح المعدن باستخدام نموذج SLF-YOLO المحسن YOLOv8
2025 | المؤلف: Yuan Liu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة SLF-YOLO، نموذج كشف كائنات خفيف الوزن مصمم للكشف الدقيق والفعال عن عيوب سطح المعدن في البيئات ذات الموارد المحدودة. تشمل الابتكارات الرئيسية وحدة SC_C2f، التي تستخدم آلية بوابة القناة لتعزيز تمثيل الميزات وتنظيم تدفق المعلومات، وهيكل Light-SSF_Neck، الذي يحسن دمج الميزات متعددة المقاييس واستخراج الميزات الشكلية. يعزز إدخال دالة خسارة FIMetal-IoU الأداء…