رسم الهياكل الإعلانية الكبيرة في المناطق الحضرية باستخدام صور الطائرات المُسيرة وتحليل البيانات المكانية المستند إلى التعلم العميق
{Marek Kraft Bartosz Ptak}
الملخص
يُعدّ مشكلة التلوث البصري مصدر قلق متزايد في المناطق الحضرية، وتشتهر بوجود عناصر بصرية متطفلة تؤدي إلى الإثارة الزائدة والتشتت، وتعيق الرؤية وتسبب انشغالات للسائقين. فبالرغم من فعالية الهياكل الإعلانية الكبيرة، مثل اللافتات، كوسيلة إعلانية، فإنها تمثل مساهمًا كبيرًا في التلوث البصري. كما أن وضع اللافتات بشكل غير قانوني أو كونها ضخمة يمكن أن يفاقم هذه المشكلات ويشكل مخاطر أمنية. ولهذا، هناك حاجة ملحة إلى أساليب فعّالة وكفؤة للكشف عن الهياكل الإعلانية وإدارتها في المناطق الحضرية. وتقترح هذه الورقة نظامًا يستند إلى التعلم العميق للكشف التلقائي عن اللافتات باستخدام طائرات مُسيرة من الفئة الاستهلاكية. وبفضل المعلومات الجغرافية الفضائية التي توفرها أجهزة الاستشعار على الطائرة، يمكن تقدير مواقع اللافتات. وبالجانب مع النظام، نقدم أول مجموعة بيانات مخصصة للكشف عن اللافتات من منظور الطائرة المُسيرة. وتتضمن هذه المجموعة 1361 صورة مُكمّلة ببيانات ميتا فضائية، إلى جانب 5210 ملاحظات توضيحية.
المعايير القياسية
| معيار قياسي | المنهجية | المقاييس |
|---|---|---|
| instance-segmentation-on-uavbillboards | YOLOv8-X | mask AP: 0.53933333333 |
بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي
من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.