HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

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

Dongkwon Jin, Wonhui Park, Seong-Gyun Jeong, Heeyeon Kwon, Chang-Su Kim
إيغينلانيز: وصفات ممرات تعتمد على البيانات لمواضع ممرات متنوعة بنموذجها الهيكلي
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.

إيغينلانيز: وصفات ممرات تعتمد على البيانات لمواضع ممرات متنوعة بنموذجها الهيكلي | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI