این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
صفحه اصلی
درباره پایگاه
فهرست سامانه ها
الزامات سامانه ها
فهرست سازمانی
تماس با ما
JCR 2016
جستجوی مقالات
پنجشنبه 27 آذر 1404
پردازش علائم و داده ها
، جلد ۱۹، شماره ۲، صفحات ۱-۱۲
عنوان فارسی
کشف دستانداز بهکمک محاسبات نرم
چکیده فارسی مقاله
وجود دستانداز در سطح جادهها معضل بزرگی در حملونقل جادهای است و نادیدهگرفتن آن منجر به افزایش تصادفات، افزایش مصرف سوخت خودرو و هدررفت وقت و انرژی خواهد شد؛ ازاینرو حل مسأله کشف دستانداز، مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته و الگوریتمهای مختلفی برای حل آن ارائه شده است. در این مقاله، برای افزایش دقت، یک روش پردازش داده مبتنی بر محاسبات نرم برای کشف دستانداز پیشنهاد شده است. در روش پیشنهادی، از ترکیب سیستم فازی و الگوریتمهای تکاملی استفاده شده است. این روش، از الگوریتمهای ژنتیک و جستجوی هارمونی برای تنظیم توابع عضویت سیستم فازی استفاده میکند. بهمنظور بررسی الگوریتم پیشنهادی، عملکرد این روش برای کشف دستاندازهای واقع در خیابان غفاری شهر بیرجند، مورد ارزیابی قرارگرفته است. نتایج حاصل حاکی از عملکرد موفقیتآمیز روش پیشنهادی، در مقایسه با سایر روشها، از نظر دقت است؛ بهگونهای که دقت الگوریتم فازی ژنتیک 98 درصد و الگوریتم فازی هارمونی 99 درصد بهدست میآید.
کلیدواژههای فارسی مقاله
محاسبات نرم، کشف دستانداز، سیستم فازی، الگوریتم ژنتیک، جستجوی هارمونی
عنوان انگلیسی
Pothole Detection by Soft Computing
چکیده انگلیسی مقاله
Potholes on roads are regarded as serious problems in the transportation domain, and ignoring them lead to an increase in accidents, traffic, vehicle fuel consumption, and waste of time and energy. As a result, pothole detection has attracted researchers' attention, and different methods have been presented for it up to now. Data analysis methods such as machine learning and soft computing have been widely used for detection purposes. They rely on a dataset and propose a system that can detect a special event in similar datasets. Their effectiveness can be measured by evaluating their accuracy in detecting the event. Image processing involves a wide range of analytics that are used to extract specific information from images. The majority of image processing programs require massive computational power. The major part of previous research is based on image processing. They utilize dedicated cameras which are embedded in vehicles to take images and analyze them through massive image processing programs. This scheme requires dedicated hardware that is not typically available on vehicles. In this paper, a new scheme is proposed, which uses accelerometer and GPS sensors. These types of sensors are available in today's smartphones as well as modern vehicles. The data generated by these sensors is processed via soft computing to increase the accuracy of pothole detection. The proposed algorithm uses a combination of a fuzzy system and evolutionary algorithms. Fuzzy systems have been widely used to model the real-world problems that are described by uncertainty and ambiguity. Evolutionary algorithms (e.g., genetic algorithms) try to imitate evolutionary science in solving hard problems. Genetic algorithm and harmony search are used to adjust membership functions of the proposed fuzzy system. For evaluation, a case study has been conducted with regard to detect potholes on Ghaffari Street in Birjand. To this end, a real dataset has been collected and used for implementing the proposed method. Experimental results show the high accuracy of the proposed algorithm in comparison to other solutions. They reveal that the accuracy of the proposed genetic fuzzy algorithm is 98 percent and for the proposed harmony fuzzy algorithm is 99 percent.
کلیدواژههای انگلیسی مقاله
Soft computing, Pothole detection, Fuzzy system, Genetic algorithm, Harmony search.
نویسندگان مقاله
شکوه شیخ زاده | Shokooh Sheikhzade
Azad University of Birjand
دانشگاه آزاد اسلامی واحد بیرجند
حامد وحدت نژاد | Hamed Vahdat-Nejad
University of Birjand
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه بیرجند
رمضان هاونگی | Ramazan Havangi
University of Birjand
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه بیرجند
نشانی اینترنتی
http://jsdp.rcisp.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-769-1&slc_lang=fa&sid=1
فایل مقاله
فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده
fa
موضوعات مقاله منتشر شده
مقالات پردازش دادههای رقمی
نوع مقاله منتشر شده
پژوهشی
برگشت به:
صفحه اول پایگاه
|
نسخه مرتبط
|
نشریه مرتبط
|
فهرست نشریات