تشخیص وضعیت لغزندگی جاده با استفاده از تصاویر دوربین های جاده ایی مبتنی بر شبکه های عصبی پیچشی و یادگیری انتقالی
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 162
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_PADSA-10-2_009
تاریخ نمایه سازی: 24 بهمن 1401
چکیده مقاله:
تشخیص وضعیت لغزندگی سطح جاده امری مهم در راستای افزایش امنیت جاده و سرنشینان و همچنین توسعه خودروهای خودران و فناوری های مرتبط با آن است. در این راستا پژوهش های مختلفی با روش ها و حسگرهای متفاوت، با استفاده از داده های گوناگونی نظیر تصویر، صوت و فرکانس موج صورت گرفته است. این مقاله بدون استفاده از حسگرها و روش های پرهزینه تنها با استفاده از تصاویر دوربین های مداربسته موجود در جاده ها و بهره گیری از شبکه های عصبی پیچشی انجام شده است. ایده اصلی پژوهش جاری استفاده از رویکرد یادگیری انتقالی است. بنابراین در ابتدا اهمیت و مزایای استفاده از یادگیری انتقالی، در قالب آموزش شبکه ای با ساختار InceptionNetv۳ بیان شده است. در مرحله بعد با استفاده از چارچوبی جدید به نام GFNet، شبکه عصبی پیچشی ResNet۵۰ و شبکه عصبی بازگشتی با یکدیگر ترکیب و با استفاده از یادگیری انتقالی آموزش داده شده اند. درنهایت شبکه ای با توانایی تشخیص سطح جاده، در سه دسته خشک، خیس و برفی با دقتی بالغ بر ۹۶% به دست آمده است.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
محمد امین گیاهبان
کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
محمد حسن شجاعی فرد
استاد، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
عبدالله امیرخانی
استادیار، دانشکده مهندسی خودرو، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :