الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: RT-DETR
-
نموذج كشف الأعطال متعدد الأوضاع للوحدات الكهروضوئية Multimodal fault detection model for photovoltaic modules
2026 | المؤلف: Shuaishuai Yu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الصناعية وهندسة التصنيع (Industrial and Manufacturing Engineering)تقدم هذه الدراسة نموذج Photovoltaic-DETR، وهو نموذج جديد للكشف عن الأعطال متعدد الوسائط مصمم لتعزيز كفاءة فحص وحدات الطاقة الشمسية من خلال دمج صور النقاط الساخنة بالأشعة تحت الحمراء، وصور الأشعة تحت الحمراء، وصور الضوء المرئي. يعتمد النموذج على إطار عمل RT-DETR ويقدم شبكة هيكلية خفيفة الوزن تستخدم وحدات ORPELAN وReLA Block المصممة ذاتيًا، بالإضافة…
-
WMC-RTDETR: نموذج خفيف الوزن للكشف عن أمراض الشاي WMC-RTDETR: a lightweight tea disease detection model
2026 | المؤلف: Yang Zhang وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نموذج WMC-RTDETR، وهو إطار عمل خفيف الوزن معزز للكشف عن الآفات والأمراض في مزارع الشاي، مع معالجة التحديات مثل حجب الأهداف المتعددة والخلفيات المعقدة التي تعيق دقة الكشف. من خلال دمج تحويل المويجات، يحسن النموذج استخراج الميزات متعددة المقاييس، بينما يسهل آلية الانتباه الذاتي متعددة الرؤوس متعددة المقاييس دمج الميزات العالمية، مما…
-
DPD-YOLO: خوارزمية الكشف عن هدف ثمرة الأناناس الكثيفة في البيئات المعقدة بناءً على YOLOv8 المدمج مع آلية الانتباه DPD-YOLO: dense pineapple fruit target detection algorithm in complex environments based on YOLOv8 combined with attention mechanism
2026 | المؤلف: Cong Lin وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث خوارزمية جديدة لاكتشاف الأهداف، DPD-YOLO (الكشف عن الأناناس الكثيف، انظر مرة واحدة فقط)، مصممة خصيصًا لتعزيز اكتشاف الأناناس في الصور الجوية الملتقطة بواسطة الطائرات بدون طيار. تعالج هذه الخوارزمية تحديات كبيرة مثل الحجب الناتج عن تيجان أوراق الأناناس والخلفيات المعقدة التي تعيق أداء طرق الاكتشاف الحالية. تعتمد DPD-YOLO على إطار عمل YOLOv8 من…