HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

المحاذاة التكيفية للسمات الخفيفة التباعد دون انحراف للكشف عن الكائنات متعدد الوسائط المستند إلى الطائرات بدون طيار

Ping Zhong Xikun Hu Ruigang Fu Kangcheng Bin Xingyue Liu Jiahao Qi Chen Chen

الملخص

أظهرت عملية دمج الصور المرئية والأشعة تحت الحمراء (RGB-IR) إمكانات كبيرة في كشف الكائنات المستندة إلى الطائرات المُسيرة غير المأهولة (UAVs). ومع ذلك، يحدّ المشكلة الضعيفة للتوافق المكاني بين أزواج الصور متعددة الوسائط من أداء هذه العملية في كشف الكائنات. غالبًا ما تتجاهل الطرق الحالية الفجوة بين الوسائط، وتُركّز على التوافق الصارم، مما يؤدي إلى حد أعلى لجودة التوافق، ويزيد من تكاليف التنفيذ. لمعالجة هذه التحديات، نقترح طريقة جديدة تُسمى "التوافق المتكيف الموجه بالانزياح" (OAFA)، التي تُمكّن من تعديل موضع الميزات متعددة الوسائط نسبيًا بشكل تكيفي. مع الأخذ بعين الاعتبار تأثير الفجوة بين الوسائط على التوافق المكاني بين الوسائط، تم تصميم وحدة نمذجة الانزياح المكاني بين الوسائط (CSOM) لإنشاء فضاء مشترك لتقدير الانزياحات الدقيقة على مستوى الميزات. ثم تُستخدم وحدة التوافق والدمج المرن الموجه بالانزياح (ODAF) لالتقاط موضع الدمج الأمثل بشكل غير مباشر لمهام الكشف، بدلًا من تنفيذ توافق صارم. أظهرت التجارب الشاملة أن طريقة العمل لدينا تحقق أداءً متقدمًا جدًا في مهام كشف الكائنات المستندة إلى الطائرات المُسيرة، كما تُظهر قوة عالية في المقاومة لمشكلة التوافق الضعيف.


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