HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

كشف النقاط الزائفة الأفقية من نوع A-Contrario باستخدام قوانين التجميع من الدرجة الثانية

Marie-Odile Berger Antoine Fond Gilles Simon

الملخص

نُظهر أن خط الأفق في الصور التي تُظهر بيئات صناعية يمكن عادةً افتراضه بناءً على كشف عشوائي عكسي للأحداث المجمعة من الدرجة الثانية. وهذا يسمح بتحييد استخلاص نقاط الانهيار الأفقية الواقعة على هذا الخط، وبالتالي تقليل الكشف الخاطئ. وقد أظهرت التجارب التي أُجريت على ثلاث مجموعات بيانات أن طريقة التحليل هذه لا تحقق أداءً من الدرجة الأولى مقارنة بالأساليب الحالية في كشف خط الأفق على مجموعتي بيانات، بل تُنتج أيضًا عددًا أقل بكثير من نقاط الانهيار الوهمية مقارنة بالأساليب السابقة التي كانت مصنفة في المقدمة.


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