توسعه گردشگری با رشد فناوری اطلاعات و ارائه خدمات مکان-مبنا به تکامل بیشتری منتهی شده است. یکی از زیر ساخت ها در خدمات مکان-مبنا برای ایجاد برنامه های کاربردی در سال های اخیر، تشخیص مقاصد گردشگری و نمادهای زمینی از روی تصویر می باشد تا بر اساس آن سایر اطلاعات به کاربران ارائه شود. در این پژوهش، به عنوان مشارکت اصلی، یک سرویس پردازشی وب برای برخی نمادهای شناخته شده تهران طراحی و آزمایش می شود تا امکان شناخت آن ها از تصویر به صورت آنلاین امکانپذیر شود. همچنین، از مزایای شبکه های عصبی پیچشی خفیف (lightweight) در این راستا بهره گیری می شود. برای این منظور ابتدا چهارصد تصویر از چندین نماد شهر تهران مورد استفاده قرار گرفت و یک شبکه عصبی پیچشی معمولی و یک شبکه عصبی پیچشی خفیف مورد ارزیابی و مقایسه قرار گرفت. شبکه عصبی پیچشی پیش آموزش دیده خفیف، نسبت به شبکه معمولی، صحت کلی 92% در مقابل 71% را نتیجه داد و علاوه بر برتری در سایر متریک های عملکرد، در مدت زمان بسیار کوتاهتر 5 دقیقه در مقابل 90 دقیقه، آموزش دید. پس از آن یک سرویس پردازش وب به کمک فناوری های tensorflow، flask توسعه یافته و بر روی ارائه دهنده سرویس ابری Render راه اندازی شد. ارزیابی های زمانی و مقیاس پذیری نیز نتایج رضایتبخشی نشان داد و روند افزایش زمانی در حضور کاربران همزمان با شیب بسیار کم 0.039 همراه شده و در 90% آزمایش ها، پاسخ موفقی از سمت سرور دریافت شد. این پژوهش نشان داد، رویکرد مذکور می تواند زیرساخت مناسبی برای شناخت و اخذ اطلاعات مقاصد گردشگری در برنامه های کاربردی باشد.
1. Gössling, S. (2017). Tourism, information technologies and sustainability: an exploratory review. Journal of Sustainable Tourism, 25(7), 1024-1041. [DOI:10.1080/09669582.2015.1122017]
2. Vahidnia, M. H., Minaei, M., & Behzadi, S. (2024). An ontology-based web decision support system to find entertainment points of interest in an urban area. Geo-Spatial Information Science, 27(2), 505-522. [DOI:10.1080/10095020.2022.2161954]
3. Gavalas, D., Konstantopoulos, C., Mastakas, K., & Pantziou, G. (2014). Mobile recommender systems in tourism. Journal of network and computer applications, 39, 319-333. [DOI:10.1016/j.jnca.2013.04.006]
4. Yoder, R. M., Clark, B. J., & Taube, J. S. (2011). Origins of landmark encoding in the brain. Trends in neurosciences, 34(11), 561-571. [DOI:10.1016/j.tins.2011.08.004]
5. Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 580-587). [DOI:10.1109/CVPR.2014.81]
6. Wu, X., Sahoo, D., & Hoi, S. C. (2020). Recent advances in deep learning for object detection. Neurocomputing, 396, 39-64. [DOI:10.1016/j.neucom.2020.01.085]
7. Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2016). Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 39(6), 1137-1149. [DOI:10.1109/TPAMI.2016.2577031]
8. Sharma, V. K., & Mir, R. N. (2020). A comprehensive and systematic look up into deep learning based object detection techniques: A review. Computer Science Review, 38, 100301. [DOI:10.1016/j.cosrev.2020.100301]
9. Samany, N. N. (2019). Automatic landmark extraction from geo-tagged social media photos using deep neural network. Cities, 93, 1-12. [DOI:10.1016/j.cities.2019.04.012]
10. Chaowanawatee, K., Silanon, K., & Kliangsuwan, T. (2022, December). Phuket Landmark Recognition using Fine-Tuned Convolutional Neural Network. In 2022 13th International Congress on Advanced Applied Informatics Winter (IIAI-AAI-Winter) (pp. 257-261). IEEE. [DOI:10.1109/IIAI-AAI-Winter58034.2022.00057]
11. Razali, M. N., Tony, E. O. N., Ibrahim, A. A. A., Hanapi, R., & Iswandono, Z. (2023). Landmark recognition model for smart tourism using lightweight deep learning and linear discriminant analysis. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(2). [DOI:10.14569/IJACSA.2023.0140225]
12. Madake, J., Padwal, A., Pande, Y., Nevase, P., & Bhatlawande, S. (2024, June). Advancing Outdoor Landmark Detection: A Vision Transformer Approach. In 2024 15th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT) (pp. 1-6). IEEE. [DOI:10.1109/ICCCNT61001.2024.10725838]
13. Lin, T. Y., Dollár, P., Girshick, R., He, K., Hariharan, B., & Belongie, S. (2017). Feature pyramid networks for object detection. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 2117-2125). [DOI:10.1109/CVPR.2017.106]
14. Barbosa, I. B., Cristani, M., Caputo, B., Rognhaugen, A., & Theoharis, T. (2018). Looking beyond appearances: Synthetic training data for deep CNNs in re-identification. Computer Vision and Image Understanding, 167, 50-62. [DOI:10.1016/j.cviu.2017.12.002]
15. Xue, H., Artico, J., Fontana, M., Moon, J. C., Davies, R. H., & Kellman, P. (2021). Landmark detection in cardiac MRI by using a convolutional neural network. Radiology: Artificial Intelligence, 3(5), e200197. [DOI:10.1148/ryai.2021200197]
16. Ekvall, M., Bergenstråhle, L., Andersson, A., Czarnewski, P., Olegård, J., Käll, L., & Lundeberg, J. (2024). Spatial landmark detection and tissue registration with deep learning. Nature Methods, 21(4), 673-679. [DOI:10.1038/s41592-024-02199-5]
17. Li, H., Guo, Z., Rhee, S. M., Han, S., & Han, J. J. (2022). Towards accurate facial landmark detection via cascaded transformers. In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition (pp. 4176-4185). [DOI:10.1109/CVPR52688.2022.00414]
18. Bodini, M. (2019). A review of facial landmark extraction in 2D images and videos using deep learning. Big Data and Cognitive Computing, 3(1), 14. [DOI:10.3390/bdcc3010014]
19. Dong, K., Zhou, C., Ruan, Y., & Li, Y. (2020, December). MobileNetV2 model for image classification. In 2020 2nd International Conference on Information Technology and Computer Application (ITCA) (pp. 476-480). IEEE. [DOI:10.1109/ITCA52113.2020.00106]
20. Wang, X., & Li, H. (2023). Investigation of Deep Learning Based Semantic Segmentation Models for Autonomous Vehicles. International Journal of Advanced Computer Science & Applications, 14(11). [DOI:10.14569/IJACSA.2023.0141136]
21. Idris, N., Foozy, C. F. M., & Shamala, P. (2020). A generic review of web technology: Django and flask. International Journal of Advanced Science Computing and Engineering, 2(1), 34-40. [DOI:10.62527/ijasce.2.1.29]
Vahidnia M H. Recognition of landmarks and tourist destinations by designing an image processing web service based on lightweight convolutional neural networks. JGST 2025; 15 (1) : 3 URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1212-fa.html
وحیدنیا محمد حسن. تشخیص نمادهای زمینی و مقاصد گردشگری با طراحی یک سرویس وب پردازش تصویر مبتنی بر شبکه های عصبی پیچشی خفیف. علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 15 (1) :37-48