~/omidsp
خانه/پروژه‌ها/بهینه‌سازی و شناسایی مواد در تصاویر فراطیفی با یادگیری عمیق
هوش مصنوعی و فوتونیک
سال ساخت: ۱۴۰۳

بهینه‌سازی و شناسایی مواد در تصاویر فراطیفی با یادگیری عمیق

پروژه و پایان‌نامه ارشد برای پردازش و تفکیک امضاهای طیفی مواد مختلف با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های بهینه‌سازی طیفی.

وضعیت استقرار
در حال توسعه
دستاوردهای کلیدی و چالش‌های فنی حل‌شده
01

ساخت پایگاه داده جامع طیفی و الگوریتم تطبیق زوایای بین طیف‌ها (Spectral Angle Mapper)

02

پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با PyTorch و TensorFlow برای کلاسیفیکیشن فوق‌دقیق طیفی

03

انتشار در پایگاه ISC و ارائه نتایج در کنفرانس ملی اپتیک و لیزر

پشته فناوری و ابزارهای به‌کاررفته
PythonPyTorchTensorFlowOpenCVMATLABHyperspectral
پروژه بعدی در لیست
سئو و دیجیتال مارکتینگ

سیستم رشد ترافیک و سئو تکنیکال (۱۵۰٪+ افزایش ارگانیک)