با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
When Autonomous Systems Meet Accuracy and Transferability through AI: A Survey
وقتی سیستم های خودمختار با دقت و قابلیت انتقال از طریق هوش مصنوعی روبرو می شوند : بررسی-2020 With widespread applications of artificial intelligence (AI), the capabilities of the perception, understanding,
decision-making, and control for autonomous systems have improved significantly in recent years. When
autonomous systems consider the performance of accuracy and transferability, several AI methods, such
as adversarial learning, reinforcement learning (RL), and meta-learning, show their powerful performance.
Here, we review the learning-based approaches in autonomous systems from the perspectives of accuracy
and transferability. Accuracy means that a well-trained model shows good results during the testing phase, in
which the testing set shares a same task or a data distribution with the training set. Transferability means that
when a well-trained model is transferred to other testing domains, the accuracy is still good. Firstly, we introduce
some basic concepts of transfer learning and then present some preliminaries of adversarial learning,
RL, and meta-learning. Secondly, we focus on reviewing the accuracy or transferability or both of these approaches
to show the advantages of adversarial learning, such as generative adversarial networks, in typical
computer vision tasks in autonomous systems, including image style transfer, image super-resolution, image
deblurring/dehazing/rain removal, semantic segmentation, depth estimation, pedestrian detection, and person
re-identification. We furthermore review the performance of RL and meta-learning from the aspects of
accuracy or transferability or both of them in autonomous systems, involving pedestrian tracking, robot
navigation, and robotic manipulation. Finally, we discuss several challenges and future topics for the use
of adversarial learning, RL, and meta-learning in autonomous systems. |
مقاله انگلیسی |
2 |
بینایی ماشین و تکنیک های یادگیری عمیق برای شناسایی و ردیابی عابرپیاده : یک مرور
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 60 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 54 شناسایی و ردیابی عابرپیاده به یک میدان مهم در زمینه تحقیقات دیداری رایانهای تبدیل شدهاست . این علاقه رو به رشد , که در دهههای اخیر آغاز شد, ممکن است توسط بسیاری از برنامههای کاربردی بالقوه توضیح داده شود که میتوانند از نتایج این زمینه تحقیقاتی استفاده کنند , به عنوان مثال رباتیک , سرگرمی , مراقبت , مراقبت از سالمندان و معلولین , و شاخص مبتنی بر محتوا .
در این مقاله ، سیستمهای شناسایی عابرپیاده مبتنی بر بینایی براساس زمینه کاربرد ، فنآوری اکتساب ، تکنیکهای دیداری رایانهای و استراتژیهای طبقهبندی تحلیل میشوند . سه زمینه کاربردی اصلی مورد بحث قرار گرفتهاند : نظارت ویدیویی ، تعامل انسان - ماشین و آنالیز . به خاطر تنوع زیاد فناوری ، این مقاله هر دو تفاوتهای بین سیستمهای دید دوبعدی و سهبعدی و سیستمهای داخلی و بیرونی را مورد بحث قرار میدهد . نویسندگان یک بخش اختصاصی را برای تجزیه و تحلیل روشهای یادگیری عمیق ، از جمله شبکههای عصبی مصنوعی در شناسایی و ردیابی عابران پیاده، در نظر گرفتن کاربرد اخیر آنها برای چنین سیستمهایی که اخیرا ً مورد استفاده قرار گرفتهاند ، اختصاص دادند . در نهایت ، تمرکز بر روی دیدگاه طبقهبندی ، تکنیکهای یادگیری ماشینی مختلف مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت ، و بحث بر روی عملکرد طبقهبندی بر روی مجموعه دادههای معیار مختلف را مبنا قرار داد . نتایج گزارششده بر اهمیت سیستمهای شناسایی پیادهرو در مجموعه دادههای مختلف برای ارزیابی نیرومندی گروههای محاسباتی مورد استفاده در ورودی طبقهبندی کنندهها تاکید میکند . واژه های کلیدی: شناسایی عابرپیاده | ردیابی انسان | یادگیری عمیق | شبکه عصبی مصنوعی | یادگیری ماشین | شبکه عصبی مصنوعی | مشخصههای استخراج |
مقاله ترجمه شده |
3 |
Computer Vision in Automated Parking Systems: Design, Implementation and Challenges
دیدگاه کامپیوتر در سیستم های پارکینگ خودکار: طراحی، پیاده سازی و چالش ها-2017 Automated driving is an active area of research in both industry and academia. Automated Parking, which is automated driving in a restricted scenario of parking with low speed manoeuvring, is a key enabling product for fully autonomous driving systems. It is also an important milestone from the perspective of a higher end system built from the previous generation driver assistance systems comprising of collision warning, pedestrian detection, etc. In this paper, we discuss the design and implementation of an automated parking system from the perspective of computer vision algorithms. Designing a low-cost system with functional safety is challenging and leads to a large gap between the prototype and the end product, in order to handle all the corner cases. We demonstrate how camera systems are crucial for addressing a range of automated parking use cases and also, to add robustness to systems based on active distance measuring sensors, such as ultrasonics and radar. The key vision modules which realize the parking use cases are 3D reconstruction, parking slot marking recognition, freespace and vehicle/pedestrian detection. We detail the important parking use cases and demonstrate how to combine the vision modules to form a robust parking system. To the best of the authors knowledge, this is the first detailed discussion of a systemic view of a commercial automated parking system. Keywords: Automated Parking | Automotive Vision | Autonomous Driving | ADAS | Machine Learning | Computer Vision | Embedded Vision | Safety critical systems |
مقاله انگلیسی |