الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نشر الحافة
-
الكشف غير المدمر عن الشوائب الدقيقة في الشاي باستخدام نموذج YOLOv11-PFT Non-destructive detection of micro-impurities in tea using the YOLOv11-PFT model
2026 | المؤلف: Zejun Wang وآخرون | المجلة: npj Science of Food | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات المرتبطة بالكشف عن الشوائب المجهرية في الشاي، والتي يمكن أن تؤثر على جودته أثناء الإنتاج والمعالجة والتعبئة. التقنيات الحالية للكشف غير كافية لأنها تركز بشكل أساسي على الملوثات المرئية، مما يترك الأجسام الأجنبية المجهرية دون اكتشاف. لمعالجة هذه المشكلة، يقدم المؤلفون نموذج YOLOv11-PFT، وهو نموذج متقدم للتعلم العميق…
-
محول قصير للحركة للتعرف على النشاط البشري عبر تقطير المعرفة متعددة الوسائط والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير A tiny inertial transformer for human activity recognition via multimodal knowledge distillation and explainable AI
2026 | المؤلف: Ismail Lamaakal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث XTinyHAR، وهو إطار عمل خفيف الوزن يعتمد على المحولات للتعرف على النشاط البشري (HAR) الذي يتناول التحديات المتعلقة بنشر نماذج دقيقة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. من خلال الاستفادة من تقطير المعرفة عبر الأنماط من شبكة معلم متعددة الأنماط، يدمج XTinyHAR بشكل فعال تضمينات زمنية موضعية وآليات انتباه لتعزيز استخراج الميزات وقابلية…
-
رؤية عدم انتظام ضربات القلب: نماذج تعلم عميق واعية للموارد مع تفسيرات بصرية لتصنيف عدم انتظام ضربات القلب في تخطيط القلب ArrhythmiaVision: resource-conscious deep learning models with visual explanations for ECG arrhythmia classification
2026 | المؤلف: Z. Tanveer Baig وآخرون | المجلة: The Journal of Supercomputing | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم هذه البحث شبكتين عصبيتين خفيفتين مبتكرتين من نوع 1D convolutional، ArrhythmiNet V1 و V2، مصممتين للتصنيف الفعال في الوقت الحقيقي لعدم انتظام ضربات القلب باستخدام تخطيط القلب الكهربائي (ECG). تستفيد النماذج من الالتفافات القابلة للفصل العمقي المستوحاة من MobileNet، محققة دقة تصنيف مثيرة للإعجاب تبلغ 0.99 و 0.98، على التوالي، على مجموعة بيانات MIT-BIH…
-
YOLO-LLTS: اكتشاف علامات المرور في الوقت الحقيقي في الإضاءة المنخفضة عبر تعزيز موجه مسبقًا وتفاعل ميزات متعدد الفروع YOLO-LLTS: Real-Time Low-Light Traffic Sign Detection via Prior-Guided Enhancement and Multibranch Feature Interaction
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم القسم نظرة عامة على التحديات في اكتشاف علامات المرور للقيادة الذاتية وأنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS)، خاصة في ظروف الإضاءة المنخفضة، التي تؤثر سلبًا على دقة الاكتشاف والسلامة. لمواجهة هذه القضايا، يقدم المؤلفون YOLO-LLTS، وهو خوارزمية جديدة لاكتشاف علامات المرور في الوقت الحقيقي مصممة خصيصًا للبيئات ذات الإضاءة المنخفضة. يتضمن YOLO-LLTS ثلاث ابتكارات رئيسية:…
-
حول النسخ الفعالة من نموذج Segment Anything: استعراض On Efficient Variants of Segment Anything Model: A Survey
2026 | المؤلف: Xiaorui Sun وآخرون | المجلة: International Journal of Computer Vision | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يعد نموذج تقسيم أي شيء (SAM) إطارًا أساسيًا لتقسيم الصور، حيث يظهر تعميمًا قويًا عبر تطبيقات متنوعة. ومع ذلك، فإن متطلبات الحوسبة والموارد العالية تمثل تحديات لنشره في البيئات ذات الموارد المحدودة، مثل الأجهزة الطرفية. للتخفيف من هذه المشكلات، تم تطوير العديد من المتغيرات الفعالة لـ SAM. يقدم هذا الاستطلاع أول مراجعة شاملة لهذه المتغيرات،…
-
خوارزمية خفيفة لاكتشاف عيوب سطح الفولاذ باستخدام YOLOv8 المحسن A lightweight algorithm for steel surface defect detection using improved YOLOv8
2026 | المؤلف: Shuangbao Ma وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الصناعية وهندسة التصنيع (Industrial and Manufacturing Engineering)تقدم هذه البحث خوارزمية خفيفة الوزن لاكتشاف عيوب سطح الفولاذ، مع معالجة التحديات المتعلقة بالدقة المنخفضة، والعديد من المعلمات، وتعقيد النموذج العالي. تعزز الطريقة المقترحة بنية YOLOv8 من خلال دمج GhostNet كشبكة أساسية لتقليل معلمات النموذج ومتطلبات الحوسبة. بالإضافة إلى ذلك، يتم دمج آلية الانتباه متعدد المسارات (MPCA) لتحسين استخراج الميزات، بينما تحل دالة خسارة…