الأبحاث ضمن الموضوع : أنظمة التعرف على النشاط المعتمد على السياق
-
التعرف الفعال على أنشطة الإنسان على الأجهزة الطرفية باستخدام هياكل DeepConv LSTM
2025 | المؤلف: Haotian Zhou وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يتناول هذا القسم من ورقة البحث نشر نماذج التعلم العميق الخفيفة للتعرف على أنشطة الإنسان (HAR) على الأجهزة ذات الموارد المحدودة باستخدام TinyML، مدفوعة بالتطورات في إنترنت الأشياء (IoT). صمم المؤلفون وقيموا ثلاثة نماذج: شبكة عصبية تلافيفية ثنائية الأبعاد (2D CNN)، شبكة عصبية تلافيفية أحادية الأبعاد (1D CNN)، وDeepConv LSTM. أظهرت DeepConv LSTM أداءً متفوقًا،…
-
شبكة عصبية متكررة مدعومة بالإنترنت للأشياء لتحسين التعرف على النشاط البشري مع تحسين التحديد والتصنيف
2025 | المؤلف: Naif Al Mudawi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نظامًا قويًا للتعرف على النشاط البشري (HAR) والتحديد المكاني، مستفيدة من بيانات الأجهزة الذكية. يستخدم النظام فلتر تشيبيشيف من النوع الأول لإزالة الضوضاء من إشارات الإدخال، يليه استخراج الميزات من خلال فروع متوازية مخصصة لـ HAR والتحديد المكاني. يتم استخدام خوارزمية بوروتا لاختيار الميزات الأكثر معلوماتية، والتي يتم تحسينها بعد ذلك باستخدام…
