HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

إيغينلانيز: وصفات ممرات تعتمد على البيانات لمواضع ممرات متنوعة بنموذجها الهيكلي

Dongkwon Jin Wonhui Park Seong-Gyun Jeong Heeyeon Kwon Chang-Su Kim

الملخص

في هذه الورقة، تم اقتراح خوارزمية جديدة للكشف عن خطوط الطرق في فضاء "الخطوط المميزة". أولاً، نقدّم مفهوم "الخطوط المميزة"، وهي وصوف مبنية على البيانات لتمثيل خطوط ذات هياكل متنوعة، بما في ذلك الخطوط المنحنية والمستقيمة. للحصول على الخطوط المميزة، نقوم بإجراء التقريب الأمثل من الدرجة M لمصفوفة خطوط تحتوي على جميع الخطوط في مجموعة التدريب. ثانيًا، ننشئ مجموعة من المرشحات للخطوط من خلال تجميع الخطوط التدريبية في فضاء الخطوط المميزة. ثالثًا، وباستخدام المرشحات للخطوط، نحدد مجموعة مثلى من الخطوط من خلال تطوير شبكة كشف تعتمد على "الأنكور"، تُسمى SIIC-Net. تُظهر النتائج التجريبية أن الخوارزمية المقترحة تُقدّم أداءً ممتازًا في الكشف عن الخطوط ذات الهياكل المتنوعة. يمكن الوصول إلى الشفرة المصدرية الخاصة بنا من خلال الرابط: https://github.com/dongkwonjin/Eigenlanes.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp