| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,532 |
| تعداد مقالات | 18,610 |
| تعداد مشاهده مقاله | 61,054,448 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 21,880,094 |
طبقهبندی انواع زمین با استفاده از ترنسفورمر بینایی برای سامانههای پیمایش خودکار وسایل نقلیه خارج از جاده | ||
| نشریه مکانیزاسیون کشاورزی | ||
| مقاله 3، دوره 11، شماره 1 - شماره پیاپی 30، فروردین 1405، صفحه 31-42 اصل مقاله (1.26 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jam.2026.71800.1355 | ||
| نویسندگان | ||
| بهزاد گلعنبری؛ عارف مردانی* | ||
| گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران | ||
| چکیده | ||
| این پژوهش به توسعه یک سیستم طبقهبندی زمین برای وسایل نقلیه خودران خارج از جاده با استفاده از معماری ترنسفورمر بینایی (ViT) میپردازد. مدل پیشنهادی بر پایه ViT-base-patch16-224 طراحی و روی مجموعهدادهای متشکل از ۱۷۵۷ تصویر از ۶ کلاس زمین آموزش داده شد. نتایج نشان میدهد مدل با وجود محدودیت در حجم داده و بدون استفاده از تکنیکهای افزایش داده، به دقت کلی ۹۷% و میانگین F1-Score معادل 90/0 دست یافته است. با این حال، تحلیل ماتریس آشفتگی یک چالش اصلی را آشکار کرد: شباهت بصری بین زمین خاکی و گلی منجر به خطای طبقهبندی ۲۵% در کلاس خاکی شد. این یافته نشاندهندهی محدودیت مدل در تمایز کلاسهای با ویژگیهای ظاهری مشابه است. اگرچه مدل در شناسایی زمین چمنی (96/0=F1) و سنگریزهای (94/0=F1) عملکرد بهتری داشت، اما نتایج به وضوح نشان میدهد که تنظیم آستانههای کلاسبهکلاس و بهویژه افزایش دادههای آموزشی برای کلاسهای مشکلدار، راهکار کلیدی برای بهبود بیشتر عملکرد است. این مطالعه قابلیت بالای ViT را در استخراج ویژگی از تصاویر پیچیده تأیید میکند، اما بر ضرورت استفاده از راهکارهای هدفمند برای غلبه بر محدودیتهای داده در محیطهای بدون ساختار تأکید میورزد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| وسایل نقلیه خودران؛ وسایل نقلیه زمینی هوشمند؛ درک محیط؛ بینایی ماشین؛ یادگیری عمیق | ||
| مراجع | ||
|
Cai, H., Li, J., Hu, M., Gan, C., & Han, S. (2023). Efficientvit: Lightweight multi-scale attention for high-resolution dense prediction. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, 17302–17313. Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., & Gelly, S. (2020). An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. ArXiv Preprint ArXiv:2010.11929. Faykus III, M. H., Pickeral, A., Marquez, E., Smith, M. C., & Calhoun, J. C. (2024). Efficient Vision Transformers for Autonomous Off-Road Perception Systems. Journal of Computer and Communications, 12(9), 188–207. Holder, C. J., Breckon, T. P., & Wei, X. (2016). From on-road to off: Transfer learning within a deep convolutional neural network for segmentation and classification of off-road scenes. Computer Vision–ECCV 2016 Workshops: Amsterdam, The Netherlands, October 8-10 and 15-16, 2016, Proceedings, Part I 14, 149–162. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46604-0_11 Jin, Y., Han, D., & Ko, H. (2021). Memory-based semantic segmentation for off-road unstructured natural environments. 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 24–31. https://doi.org/10.1109/IROS51168.2021.9636620 Kim, D., Oh, S. M., & Rehg, J. M. (2007). Traversability classification for UGV navigation: A comparison of patch and superpixel representations. 2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 3166–3173. https://doi.org/10.1109/IROS.2007.4399610 Peng, J., Hua, G., Tian, S., Wu, Y., & Zou, W. (2024). Lightweight boundary-assisted network for freespace segmentation in unstructured road scenes. Displays, 83, 102688. https://doi.org/10.1016/j.displa.2024.102688 Qiu, J., & Jiang, C. (2025). A bilateral semantic guidance network for detection of off-road freespace with impairments based on joint semantic segmentation and edge detection. Computers and Electrical Engineering, 123, 110045. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.110045 Selvathai, T., Varadhan, J., & Ramesh, S. (2017). Road and off road terrain classification for autonomous ground vehicle. 2017 International Conference on Information Communication and Embedded Systems (ICICES), 1–3. https://doi.org/10.1109/ICICES.2017.8070724 Sgibnev, I., Sorokin, A., Vishnyakov, B., & Vizilter, Y. (2020). Deep semantic segmentation for the off-road autonomous driving. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 43, 617–622. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-617-2020 Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. Viswanath, K., Singh, K., Jiang, P., Sujit, P. B., & Saripalli, S. (2021). Offseg: A semantic segmentation framework for off-road driving. 2021 IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 354–359. https://doi.org/10.1109/CASE49439.2021.9551643 Wu, L., & Liu, T. (2024). Drivable area detection in off-road for Autonomous Driving. 2024 IEEE 7th International Conference on Electronic Information and Communication Technology (ICEICT), 515–520. https://doi.org/10.1109/ICEICT61637.2024.10670777 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 113 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 44 |
||