اكتشاف المشاة على نطاق صغير بناءً على تحديد موقع التشريح الزمني وتجميع الخصائص الزمنية

مشكلة حاسمة في اكتشاف المشاة هي اكتشاف الأشياء الصغيرة الحجم التي تؤدي إلى تباين ضعيف وتشويه حركي في الصور والفيديوهات، وهو ما نعتقد أنه يجب أن يعود جزئياً إلى التحيز العميق في التسمية. انطلاقاً من هذا الدافع، نقترح طريقة جديدة متكاملة مع تقنية تحديد الخطوط الطوبولوجية الجسدية (TLL) وجمع الخصائص الزمنية لاكتشاف المشاة متعددي الأحجام، والتي تعمل بشكل خاص على الأشياء الصغيرة الحجم النسبي بعيدة عن الكاميرا. علاوة على ذلك، تم تقديم مخطط معالجة ما بعد التقاط صورة يستند إلى حقل عشوائي ماركوف (MRF) لحذف الغموض في حالات الإخفاء. بتطبيق هذه المنهجيات بشكل شامل، حققنا أفضل أداء للكشف في معيار كالتك وحسّنّا أداء الأشياء الصغيرة الحجم بشكل كبير (انخفض معدل الفوات من 74.53٪ إلى 60.79٪). بالإضافة إلى ذلك، حققنا أداءً تنافسيًا على مجموعة بيانات سيتي بيروسونز وأظهرنا وجود تحيز في التسمية في مجموعة بيانات كيتي.请注意，阿拉伯语中的专业术语已经尽可能地使用了通用译法，以保持专业性。同时，对于不常见的术语如“somatic topological line localization (TLL)” 和 “Markov Random Field (MRF)”，在阿拉伯语译文中保留了英文缩写以确保信息的完整性。