Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/208113
-
Titel: 
Evaluation of the required optical resolution for deep learning-based long-range UAV detection
en
Zitat: 
Ojdanic, D., Paternoster, N., Naverschnigg, C., Sinn, A., & Schitter, G. (2024). Evaluation of the required optical resolution for deep learning-based long-range UAV detection. In Dr. M. Alam & V. Asari (Eds.), Proceedings Volume 13040, Pattern Recognition and Prediction XXXV (p. 14). https://doi.org/10.1117/12.3013251
-
Verlags-DOI: 
10.1117/12.3013251
-
Publikationstyp: 
Konferenzbeitrag - Full-Paper Contribution
de
Sprache: 
Englisch
-
Autor_innen: 
Ojdanic, Denis 
Paternoster, Niklas 
Naverschnigg, Christopher 
Sinn, Andreas 
Schitter, Georg 
-
Organisations­einheit: 
E376-01 - Forschungsbereich Intelligente Mechatronische Systeme 
-
Erschienen in: 
Proceedings Volume 13040, Pattern Recognition and Prediction XXXV 
-
ISBN: 
9781510673991
-
Datum (veröffentlicht): 
7-Jun-2024
-
Veranstaltungs­name: 
Pattern Recognition and Prediction XXXV (2024) 
en
Veranstaltungs­zeitraum: 
21-Apr-2024 - 26-Apr-2024
-
Veranstaltungs­ort: 
Vereinigte Staaten von Amerika
-
Keywords: 
Resolution; Deep Learning; UAV Detection
-
Projekttitel: 
Erkennung, Verfolgung und optische Identifikation von UAVs durch robotische Teleskopsysteme: 879716 (FFG - Österr. Forschungsförderungs- gesellschaft mbH) 
-
Forschungs­schwerpunkte: 
Mathematical and Algorithmic Foundations: 50%
Sensor Systems: 50%
-
Wissenschafts­zweig: 
2020 - Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik: 100%
-
Enthalten in den Sammlungen:
Conference Paper

Zur Langanzeige

Google ScholarTM

Check