اكتشاف الدراجين باستخدام الشبكات العصبية المت convo�ional

الدراجات هي وسيلة نقل متزايدة الشعبية بسبب فوائدها المستدامة والصحية. ومع ذلك، يواجه الدراجون مخاطر متزايدة، خاصة عند التعرض للمركبات الكبيرة على الطريق. تهدف هذه الدراسة إلى تقليل عدد الحوادث بين المركبات والدراجين، والتي غالباً ما تحدث بسبب عدم انتباه السائقين الكافي للنقاط العمياء. لتحقيق هذا الهدف، قمنا بتصميم نظام حديث للكشف الفوري عن الدراجين باستخدام كاميرا أحادية العدسة يمكنه اكتشاف الدراجين من خلال شبكات عصبية تقنية التعلم العميق للكشف عن الأشياء، مثل EfficientDet Lite وSSD MobileNetV2. أولاً، حققت نماذج الكشف عن الدراجين المقترحة لدينا دقة أكبر من 0.900 mAP (IoU: 0.5)، بعد تعديلها على مجموعة صور دراجين مقترحة حديثاً تتكون من أكثر من 20,000 صورة. ثانياً، تم نشر النماذج على لوحة التطوير Google Coral Dev Board المصغرة مع وحدة كاميرا وتم تحليلها من حيث السرعة، حيث وصلت أوقات الاستدلال إلى أقل من 15 ملليثانية. أخيراً، تم اختبار جهاز الكشف عن الدراجين بشكل كامل في الوقت الحقيقي لمحاكاة سيناريوهات المرور وتحليل أدائه وإمكانية تطبيقه بشكل أكبر. خلصنا إلى أن جهاز الكشف عن الدراجين يمكنه اكتشاف الدراجين بدقة وكفاءة عالية ولديه إمكانية كبيرة لتحسين سلامة الدراجين بشكل كبير. يمكن للدراسات المستقبلية تحديد إمكانية تطبيق الجهاز المقترح في صناعة المركبات وتقييم التحسينات التي يمكن أن يحققها في سلامة الدراجين على مر الزمن.