پاورپوینت کامل روش‌های تشخیص و ردیابی موانع و بررسی علمی فناوری‌های نوین در سیستم‌های هوشمند

توجه : این پروژه به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل روش‌های تشخیص و ردیابی موانع و بررسی علمی فناوری‌های نوین در سیستم‌های هوشمند دارای ۲۷ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در Power Point می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل پاور پوینت پاورپوینت کامل روش‌های تشخیص و ردیابی موانع و بررسی علمی فناوری‌های نوین در سیستم‌های هوشمند  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

---

لطفا به نکات زیر در هنگام خرید

دانلودپاورپوینت کامل روش‌های تشخیص و ردیابی موانع و بررسی علمی فناوری‌های نوین در سیستم‌های هوشمند

توجه فرمایید.

۱-در این مطلب، متن اسلاید های اولیه 

دانلودپاورپوینت کامل روش‌های تشخیص و ردیابی موانع و بررسی علمی فناوری‌های نوین در سیستم‌های هوشمند

قرار داده شده است

۲-به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید

۳-پس از پرداخت هزینه ، حداکثر طی ۱۲ ساعت پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما ارسال خواهد شد

۴-در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

۵-در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون زیر قرار داده نشده است

---

بخشی از متن پاورپوینت کامل روش‌های تشخیص و ردیابی موانع و بررسی علمی فناوری‌های نوین در سیستم‌های هوشمند :

اسلاید ۱ :

v   مقدمه

ü  دراین جا یک الگوریتم ردیاب و مسیریاب ماشینی با زمان حقیقی  برای عکس های ویدئویی ماشینی معرفی می کنیم.

ü

ü این ردیاب ماشینی با زمان حقیقی کاربردهای قابل استفاده ای دارد مثلا” برای همین سیستم اخطار دهنده تصادم رو در روی ماشین ها .

ü

ü ما از سیستم CDT برای گردآوری ویژگی های تصاویر استفاده می کنیم.  

ü

ü

اسلاید ۲ :

v

vاطلاعات مربوطه و روش پیشنهاد شده

ü    اگر بخواهیم در این روش ردیابی موانع از نظر کامپیوتری دقیق باشیم باید کلی اطلاعات و یا خصوصیات جمع اَوری کنیم.

ü

ü  روشی که پیشنهاد می شود ، سیستمی است که بر اساس ظاهر است.

اسلاید ۳ :

v

              ردیابی ماشین در زمان حقیقی

v

üاز خصوصیات مختصاتی ساده برای طبقه بندی ماشین استفاده می شود: تراکم  گوشه ها،تراکم خط های عمودی و افقی ودرجه انحراف ناحیه .

در حقیقت ،این چهار خصلت به تنهایی یک طبقه بندی خوبی را ارائه می دهند.

   

اسلاید ۴ :

                                                                      قطعه قطعه کردن تصاویر

                                                  فرضیه ساختن

 ردیابی ماشین

                                                  بررسی فرضیه

                                                  نتایج ردیابی

                                                                        

اسلاید ۵ :

v

vقطعه قطعه کردن تصاویر

v

ü  در قطعه بندی بر اساس CDT قطعه های تصویر به وسیله ی پیدا کردن قطعات خطوط و بکاربردن CDT برای یافتن یک تقسیم بندی مثلثی مناسب .

ü

üاز یک ردیاب گوشه ای که همراه است با دسته بندی کردن خطوط و متناسب کردن اَنها برای بدست اَوردن قطعات خطوط استفاده می شود.

ü

üهمچنین از یک ردیابی خطی برای شکستن خطوط منحنی ها استفاده کردیم.

اسلاید ۶ :

vفرضیه ساختن

üیک فرضیه ماشینی از دو قطعه خط افقی بوجود می اَید.در ابتداخط های افقی از بین گوشه های مثلث ها انتخاب میشوند.

ü

üیک خط افقی به عنوان baselineماشینی کاندید میشود، فرضیات مکانی ۳-D ماشین تخمین زده میشود.

üقدم بعدی جستجو کردن برای خط  های ممکن بالایی است.

اسلاید ۷ :

v

vبررسی فرضیه ها

ü چهار خصلت مختصاتی برای بررسی یک فرضیه استفاده شده است.

                              تراکم گوشه ای

                              تراکم خطوط افقی

                             تراکم خطوط عمودی

                              انحراف استاندارد                   

                        

اسلاید ۸ :

q

q

qتراکم گوشه ای بوسیله ی میانگین تابع انرژی به روی تمام pixel ها بدست می آ ید.

q

q  تراکم خطوط افقی بوسیله ی میانگین گرفتن ماکزیمم

     (y|,0/I|-|x/I|)به روی تمام pixel ها .حساب می شود.(۳= )

    ( x/I )و (y/I) با اجرا کردن ۳*۳ بدست می آید.

q

q   تراکم خطوط عمودی بوسیله ی میانگین گرفتن ماکزیمم

    (x|,0/I|-|y/I|)به روی تمام pixel ها حساب می شود.(۳= )

اسلاید ۹ :

q

qتمام مقادیر خصوصیات فرضیه را برای یک مثلث محاسبه کرده و سپس برای تمام مثلث ها بسط می دهیم.

q

qمقدار میانگین کل ناحیه از جمع کردن میانگین مثلث ها با در نظر گرفتن ناحیه آنها بدست می آید.

qسپس،انحراف استاندارد این فرضیه بوسیله ی این فرمول محاسبه

   میشود:

q

 

اسلاید ۱۰ :

هر فرضیه و همه فرضیات بر اساس بازده SVM(نمره فرضیه) بدست

 می آیند و فرضیات با نمرات بالا انتخاب شده اند.فرضیات انتخاب شده در این مثال ،تصویرش دراین شکل  نشان داده شده است.