Literatura académica sobre el tema "Embedded Systems, Computer Vision, Object Classification"
Crea una cita precisa en los estilos APA, MLA, Chicago, Harvard y otros
Consulte las listas temáticas de artículos, libros, tesis, actas de conferencias y otras fuentes académicas sobre el tema "Embedded Systems, Computer Vision, Object Classification".
Junto a cada fuente en la lista de referencias hay un botón "Agregar a la bibliografía". Pulsa este botón, y generaremos automáticamente la referencia bibliográfica para la obra elegida en el estilo de cita que necesites: APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
También puede descargar el texto completo de la publicación académica en formato pdf y leer en línea su resumen siempre que esté disponible en los metadatos.
Artículos de revistas sobre el tema "Embedded Systems, Computer Vision, Object Classification"
Medina, Adán, Juana Isabel Méndez, Pedro Ponce, Therese Peffer y Arturo Molina. "Embedded Real-Time Clothing Classifier Using One-Stage Methods for Saving Energy in Thermostats". Energies 15, n.º 17 (23 de agosto de 2022): 6117. http://dx.doi.org/10.3390/en15176117.
Texto completoSengan, Sudhakar, Ketan Kotecha, Indragandhi Vairavasundaram, Priya Velayutham, Vijayakumar Varadarajan, Logesh Ravi y Subramaniyaswamy Vairavasundaram. "Real-Time Automatic Investigation of Indian Roadway Animals by 3D Reconstruction Detection Using Deep Learning for R-3D-YOLOv3 Image Classification and Filtering". Electronics 10, n.º 24 (10 de diciembre de 2021): 3079. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10243079.
Texto completoOsipov, Aleksey, Ekaterina Pleshakova, Sergey Gataullin, Sergey Korchagin, Mikhail Ivanov, Anton Finogeev y Vibhash Yadav. "Deep Learning Method for Recognition and Classification of Images from Video Recorders in Difficult Weather Conditions". Sustainability 14, n.º 4 (20 de febrero de 2022): 2420. http://dx.doi.org/10.3390/su14042420.
Texto completoZhang, Dong, Alok Desai y Dah-Jye Lee. "Using synthetic basis feature descriptor for motion estimation". International Journal of Advanced Robotic Systems 15, n.º 5 (1 de septiembre de 2018): 172988141880383. http://dx.doi.org/10.1177/1729881418803839.
Texto completoMohan, Navya y James Kurian. "Design and implementation of shape-based feature extraction engine for vision systems using Zynq SoC". International journal of electrical and computer engineering systems 13, n.º 2 (28 de febrero de 2022): 109–17. http://dx.doi.org/10.32985/ijeces.13.2.3.
Texto completoKalms, Lester, Pedram Amini Rad, Muhammad Ali, Arsany Iskander y Diana Göhringer. "A Parametrizable High-Level Synthesis Library for Accelerating Neural Networks on FPGAs". Journal of Signal Processing Systems 93, n.º 5 (15 de marzo de 2021): 513–29. http://dx.doi.org/10.1007/s11265-021-01651-5.
Texto completoParise, Cesare V., Cesare V. Parise y Marc O. Ernst. "Multisensory mechanisms for perceptual disambiguation. A classification image study on the stream–bounce illusion". Multisensory Research 26 (2013): 96–97. http://dx.doi.org/10.1163/22134808-000s0068.
Texto completoLi, Junfeng, Dehai Zhang, Yu Ma y Qing Liu. "Lane Image Detection Based on Convolution Neural Network Multi-Task Learning". Electronics 10, n.º 19 (27 de septiembre de 2021): 2356. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10192356.
Texto completoNayyar, Anand, Pijush Kanti Dutta Pramankit y Rajni Mohana. "Introduction to the Special Issue on Evolving IoT and Cyber-Physical Systems: Advancements, Applications, and Solutions". Scalable Computing: Practice and Experience 21, n.º 3 (1 de agosto de 2020): 347–48. http://dx.doi.org/10.12694/scpe.v21i3.1568.
Texto completoKim, Iuliia, João Pedro Matos-Carvalho, Ilya Viksnin, Tiago Simas y Sérgio Duarte Correia. "Particle Swarm Optimization Embedded in UAV as a Method of Territory-Monitoring Efficiency Improvement". Symmetry 14, n.º 6 (24 de mayo de 2022): 1080. http://dx.doi.org/10.3390/sym14061080.
Texto completoTesis sobre el tema "Embedded Systems, Computer Vision, Object Classification"
Fagg, Ashton J. "Why capture frame rate matters for embedded vision". Thesis, Queensland University of Technology, 2018. https://eprints.qut.edu.au/117072/1/Ashton_Fagg_Thesis.pdf.
Texto completoBartoli, Giacomo. "Edge AI: Deep Learning techniques for Computer Vision applied to embedded systems". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16820/.
Texto completoÖrn, Fredrik. "Computer Vision for Camera Trap Footage : Comparing classification with object detection". Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för visuell information och interaktion, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-447482.
Texto completoParvez, Bilal. "Embedded Vision Machine Learning on Embedded Devices for Image classification in Industrial Internet of things". Thesis, KTH, Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-219622.
Texto completoMaskiner har blivit extremt bra på bildklassificering i nära realtid. På grund av maskininlärning med kraftig träningsdata, kan kraftfulla maskiner utbildas för att känna igen bilder så bra som alla människor skulle. Hittills har trenden varit att få bilderna skickade till en server och sedan få servern att känna igen bilderna. Men eftersom sensorerna ökar i antal, går trenden mot så kallad "edge computing" för att stryka den ökande graden av dataöverföring och kommunikationsflaskhalsar. Tanken är att göra bearbetningen lokalt eller så nära sensorn som möjligt och sedan bara överföra aktiv data till servern. Samtidigt som detta löser överflöd av kommunikationsproblem, speciellt i industriella inställningar, skapar det ett nytt problem. Sensorerna måste kunna göra denna beräkningsintensiva bildklassificering ombord vilket speciellt är en utmaning för inbyggda system och bärbara enheter, på grund av sin resursbegränsade natur. Denna avhandling analyserar maskininlärningsalgoritmer och biblioteken från motivationen att portera generiska bildklassificatorer till inbyggda system. Att jämföra olika övervakade maskininlärningsmetoder för bildklassificering, utreda vilka som är mest lämpade för att bli porterade till inbyggda system, för att göra processen att testa och implementera maskininlärningsalgoritmer lika enkelt som sina skrivbordsmodeller. Målet är att underlätta processen för att portera nya bildigenkännings och klassificeringsalgoritmer på en mängd olika inbyggda system och att ge motivation bakom designbeslut som tagits och för att beskriva det snabbaste sättet att skapa en prototyp med "embedded vision design". Det slutliga förslaget går igenom all hänsyn till konstruktion och implementerar en prototyp som är maskinvaruoberoende och kan användas för snabb framtagning av prototyper och sedan senare överföring av maskininlärningsklassificatorer till inbyggda system.
Palazzo, Simone. "Hybrid human-machine vision systems for automated object segmentation and categorization". Doctoral thesis, Università di Catania, 2017. http://hdl.handle.net/10761/3985.
Texto completoWallenberg, Marcus. "Components of Embodied Visual Object Recognition : Object Perception and Learning on a Robotic Platform". Licentiate thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-93812.
Texto completoEmbodied Visual Object Recognition
Simons, Taylor Scott. "High-Speed Image Classification for Resource-Limited Systems Using Binary Values". BYU ScholarsArchive, 2021. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/9097.
Texto completoLindqvist, Zebh. "Design Principles for Visual Object Recognition Systems". Thesis, Luleå tekniska universitet, Institutionen för system- och rymdteknik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-80769.
Texto completoHuttunen, S. (Sami). "Methods and systems for vision-based proactive applications". Doctoral thesis, Oulun yliopisto, 2011. http://urn.fi/urn:isbn:9789514296536.
Texto completoTiivistelmä Ihmisen ja eri laitteiden välisellä vuorovaikutuksella on keskeinen osa nyky-yhteiskunnassa. Teknisten laitteiden lisääntymisen myötä vuorovaikutustavat ovat myös muuttumassa. Tulevaisuuden järjestelmien tulisi olla proaktiivisia, jotta ne voisivat sopeutua ihmisten liikkeisiin ja toimintoihin ilman tietoista ohjausta. Ilmaisuvoimansa ansiosta visuaalisella tiedolla on keskeinen rooli tällaisessa epäsuorassa ihminen-tietokone –vuorovaikutuksessa. Tämän vuoksi on selvää, että kamerat yhdessä laskentaresurssien ja konenäkömenetelmien kanssa tarjoavat huomaamattoman tavan ihmisten toiminnan analysointiin. Lukuisista eduistaan huolimatta konenäön soveltaminen ei ole aina suoraviivaista. Yleensä jokainen sovellus asettaa erikoisvaatimuksia käytettäville menetelmille. Tästä syystä väitöskirjassa on päämääränä kehittää uusia kuvatietoon perustuvia menetelmiä ja järjestelmiä, joita voidaan hyödyntää proaktiivisissa sovelluksissa. Tässä väitöskirjassa esitellään kaksi proaktiivista sovellusta, jotka molemmat hyödyntävät tietokonenäköä. Ensimmäinen sovellus on etäopetusjärjestelmä, joka valitsee ja vaihtaa kuvalähteen automaattisesti. Järjestelmään esitellään myös ohjattavaan kameraan perustava laajennus, jonka avulla opettajaa voidaan seurata hänen liikkuessaan eri puolilla luokkahuonetta. Toinen proaktiivisen tekniikan sovellus on tarkoitettu mobiililaitteisiin. Kehitetty järjestelmä kykenee tunnistamaan maisemakuvat, jolloin kameran kuvaustila voidaan asettaa automaattisesti. Monissa sovelluksissa on tarpeen käyttää useampia kameroita. Tämän seurauksena eri puolille ympäristöä sijoitettavat älykkäät kamerat ovat olleet viime vuosina erityisen kiinnostuksen kohteena. Suurin osa kehityksestä on kuitenkin keskittynyt lähinnä eri konenäköalgoritmeihin tai yksittäisiin sovelluksiin. Sen sijaan panostukset yleisiin ja helposti laajennettaviin ratkaisuihin, jotka mahdollistavat erilaisten menetelmien, sensoreiden ja tiedonvälityskanavien käyttämisen, ovat olleet vähäisempiä. Tilanteen parantamiseksi väitöskirjassa esitellään hajautettujen sensoriverkkojen kehitykseen tarkoitettu avoin ja laajennettavissa oleva ohjelmistorunko. Menetelmien osalta tässä väitöskirjassa keskitytään useiden kohteiden seurantaan. Kehitetty seurantamenetelmä yhdistää saadut paikkamittaukset seurattaviin kohteisiin siten, että jokaiselle mittaukselle lasketaan todennäköisyys, jolla se kuuluu jokaiseen yksittäiseen seurattavaan kohteeseen. Seurantaongelman lisäksi työssä esitellään kaksi erilaista tapaa, joilla kohteiden paikka kuvassa voidaan määrittää. Esiteltyä kokonaisuutta voidaan hyödyntää proaktiivisissa sovelluksissa, jotka tarvitsevat usean kohteen paikkatiedon tai kohteiden kulkeman reitin
Andersson, Dickfors Robin y Nick Grannas. "OBJECT DETECTION USING DEEP LEARNING ON METAL CHIPS IN MANUFACTURING". Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-55068.
Texto completoDIGICOGS
Libros sobre el tema "Embedded Systems, Computer Vision, Object Classification"
1977-, Mamic G. J., ed. Object recognition: Fundamentals and case studies. London: Springer, 2002.
Buscar texto completoBennamoun, M. y George Mamic. Object Recognition. Springer, 2002.
Buscar texto completoObject Recognition: Fundamentals and Case Studies. Springer, 2012.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Embedded Systems, Computer Vision, Object Classification"
Myers, Karl y Emanuele Lindo Secco. "A Low-Cost Embedded Computer Vision System for the Classification of Recyclable Objects". En Intelligent Learning for Computer Vision, 11–30. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-4582-9_2.
Texto completoVadhanam, B. Rebecca Jeya, Mohan S., V. Sugumaran, Vani V. y V. V. Ramalingam. "Computer Vision Based Classification on Commercial Videos". En Advances in Computational Intelligence and Robotics, 105–35. IGI Global, 2017. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-0889-2.ch004.
Texto completoMusa, Aminu, Mohammed Hassan, Mohamed Hamada, Habeebah Adamu Kakudi, Md Faizul Ibne Amin y Yutaka Watanobe. "A Lightweight CNN-Based Pothole Detection Model for Embedded Systems Using Knowledge Distillation". En Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2022. http://dx.doi.org/10.3233/faia220281.
Texto completoJawad, M. Abdul y Farida Khursheed. "Machine Learning-Aided Automatic Detection of Breast Cancer". En Advances in Healthcare Information Systems and Administration, 274–90. IGI Global, 2022. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-7709-7.ch016.
Texto completoTuzova, Lyudmila N., Dmitry V. Tuzoff, Sergey I. Nikolenko y Alexey S. Krasnov. "Teeth and Landmarks Detection and Classification Based on Deep Neural Networks". En Computational Techniques for Dental Image Analysis, 129–50. IGI Global, 2019. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-6243-6.ch006.
Texto completoN., Raghu, Trupti V. N., Chandrashekhar Badachi, Balamurugan M., Md Firuz Mia N., Ashok Kumar S. y Niranjan Kannanugo. "Autonomous Vehicles Using OpenCV and Python With Wireless Charging". En Advances in Civil and Industrial Engineering, 76–101. IGI Global, 2023. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-8816-4.ch006.
Texto completoRamaiah, Alageswaran, Arun K. S., Yathishan D., Sriram J. y Palanivel S. "Role of Deep Learning in Image and Video Processing". En Advances in Computational Intelligence and Robotics, 115–31. IGI Global, 2022. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-8892-5.ch007.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Embedded Systems, Computer Vision, Object Classification"
Pauly, Nicholas y Nader I. Rafla. "An automated embedded computer vision system for object measurement". En 2013 IEEE 56th International Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/mwscas.2013.6674846.
Texto completoAghdam, Hamed H., Elnaz J. Heravi, Selameab S. Demilew y Robert Laganiere. "RAD: Realtime and Accurate 3D Object Detection on Embedded Systems". En 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw53098.2021.00322.
Texto completoElhoseiny, Mohamed, Amr Bakry y Ahmed Elgammal. "MultiClass Object Classification in Video Surveillance Systems - Experimental Study". En 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw.2013.118.
Texto completoThokrairak, Sorawit, Kittiya Thibuy, Chalermpan Fongsamut y Prajaks Jitngernmadan. "Optimal Object Classification Model for Embedded Systems based on Pre-trained Models". En 2021 25th International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icsec53205.2021.9684656.
Texto completoTripathi, Subarna, Gokce Dane, Byeongkeun Kang, Vasudev Bhaskaran y Truong Nguyen. "LCDet: Low-Complexity Fully-Convolutional Neural Networks for Object Detection in Embedded Systems". En 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw.2017.56.
Texto completoLiu, Yang, Evan Gunnell, Yu Sun y Hao Zheng. "An Object-Driven Collision Detection with 2D Cameras using Artificial Intelligence and Computer Vision". En 11th International Conference on Embedded Systems and Applications (EMSA 2022). Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2022. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2022.120626.
Texto completoArth, Clemens, Christian Leistner y Horst Bischof. "Robust Local Features and their Application in Self-Calibration and Object Recognition on Embedded Systems". En 2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2007.383419.
Texto completoUjiie, Takayuki, Masayuki Hiromoto y Takashi Sato. "Interpolation-Based Object Detection Using Motion Vectors for Embedded Real-time Tracking Systems". En 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw.2018.00104.
Texto completoTahiri, Mohamed Amine, Ahmed Bencherqui, Hicham Karmouni, Mohamed Ouazzani Jamil, Mhamed Sayyouri y Hassan Qjidaa. "Optimal 3D object reconstruction and classification by separable moments via the Firefly algorithm". En 2022 International Conference on Intelligent Systems and Computer Vision (ISCV). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iscv54655.2022.9806106.
Texto completoXiao, Yang, Chuanjun Zhang, Kevin Inck y Vijaykrishnan Narayanan. "Dynamic bandwidth adaptation using recognition accuracy prediction through pre-classification for embedded vision systems". En 2013 IEEE 31st International Conference on Computer Design (ICCD). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/iccd.2013.6657020.
Texto completo