W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Autonomous, Onboard Vision-Based Trash and Litter Detection in Low Altitude Aerial Images Collected by an Unmanned Aerial Vehicle

Autorzy

[ 1 ] Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik | [ SzD ] doktorant ze Szkoły Doktorskiej

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika i elektrotechnika

Rok publikacji

2021

Opublikowano w

Remote Sensing

Rocznik: 2021 | Tom: vol. 13 | Numer: iss. 5

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • deep learning
  • object detection
  • image processing
  • trash
  • litter
  • UAV
  • YOLO
Data udostępnienia online

04.03.2021

Strony (od-do)

965-1 - 965-18

DOI

10.3390/rs13050965

URL

https://www.mdpi.com/2072-4292/13/5/965

Typ licencji

CC BY (uznanie autorstwa)

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

100

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

100

Impact Factor

5,349

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.