摘要
نظرًا لصعوبة موازنة دقة وسرعة الكشف في خوارزميات الكشف عن خطوط المسار الحالية في التطبيقات العملية، تم اقتراح خوارزمية جديدة للكشف عن خطوط المسار تعتمد على منصة ARM المدمجة. أولاً، تم تصميم شبكة تقسيم دلالي خفيفة الوزن، حيث تم تحسين هيكل SegNet وإضافة اتصال تخطي في الطبقة الأولى من الشبكة، بالإضافة إلى إدراج وحدة آلية انتباه القناة بعد كل طبقتين من طبقات الالتفاف، مما يسمح بتحسين سرعة الكشف مع الحفاظ على الدقة. بعد ذلك، تم بناء نموذج تتبع خطوط المسار باستخدام مرشح كالمان لتعزيز متانة الكشف في تدفق الفيديو. ثم، أعيد بناء المشفر لتقليل وزن النموذج، باستخدام الالتفاف القابل للفصل عميقًا لاستبدال الالتفاف التقليدي لتقليل تكلفة الحساب وتحسين سرعة الكشف. في النهاية، تم استخدام TensorRT لتسريع الاستدلال وإنشاء نموذج Trt لتسهيل نشره على منصة ARM المدمجة لتحقيق الكشف في الوقت الحقيقي. أظهرت نتائج التجارب على مجموعة البيانات الموسعة التي تم إنشاؤها يدويًا Tusimple أن الخوارزمية المقترحة قادرة على التعامل مع مختلف مشاهد المرور المعقدة، حيث وصلت دقة الكشف إلى 98.03% متفوقة على الخوارزميات الأخرى، كما حققت سرعة الكشف 50 إطارًا في الثانية، مما يلبي متطلبات الكشف في الوقت الحقيقي. تتميز هذه الخوارزمية بمتانة عالية وأداء في الوقت الحقيقي في مشاهد المرور المعقدة، ولها قيمة نظرية وتطبيقية معينة.
关键词
كشف خطوط المسار;التقسيم الدلالي;الالتفاف القابل للفصل عميقًا;تسريع TensorRT;منصة ARM المدمجة
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website