الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: YOLOv7
-
عدّ الحطام العائم في الوقت الحقيقي المعتمد على YOLO في الأنهار الحضرية لمراقبة الفيضانات وإدارة الموارد المائية YOLO-based real-time floating debris counting in urban rivers for flood monitoring and water resource management
2026 | المؤلف: Shaufikah Shukri وآخرون | المجلة: Environmental Monitoring and Assessment | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول الأبحاث القضية المتزايدة للفيضانات الحضرية التي تفاقمت بسبب الحطام العائم في الأنهار، والذي يعيق تدفق المياه ويشكل مخاطر على السلامة والاستدامة البيئية. تقدم الدراسة إطار عمل لمراقبة الوقت الحقيقي يستخدم نماذج كشف الكائنات المعتمدة على التعلم العميق، وتحديدًا You Look Only Once (YOLO)، لتحديد وقياس الحطام العائم في الأنهار الحضرية. أظهرت الاختبارات الميدانية التي…
-
تعزيز تصنيف النفايات الإلكترونية باستخدام نماذج التعلم العميق القابلة للتخصيص المعتمدة على YOLO Advancing e-waste classification with customizable YOLO based deep learning models
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول هذه الورقة البحثية القضية الملحة لإدارة النفايات الإلكترونية (النفايات الإلكترونية) من خلال تقييم ثلاثة نماذج متقدمة لاكتشاف الكائنات—YOLOv5 و YOLOv7 و YOLOv8—تركز على تحسين تصنيف النفايات الإلكترونية لإعادة التدوير وإعادة الاستخدام. باستخدام منهجية “تنظر مرة واحدة فقط” (YOLO)، تسلط الدراسة الضوء على الميزات المعمارية الفريدة لكل نموذج، بما في ذلك العمود الفقري CSPDarknet53 وتقنيات…