doktorant
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji WIEiT-ke, *Katedra Elektroniki
ORCID: brak
ResearcherID: brak
Scopus: 55643631200
An ensemble deep learning method with optimized weights for drone-based water rescue and surveillance / Jan Gąsienica-Józkowy, Mateusz KNAPIK, Bogusław CYGANEK // Integrated Computer-Aided Engineering ; ISSN 1069-2509. — 2021 vol. 28 no. 3, s. 221–235. — Bibliogr. s. 233–235, Abstr.
keywords: UAV, ensemble of classifiers, deep learning, SSD, YOLO, water rescue, Faster R-CNN, RetinaNet
Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Bogusław Cyganek
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3233/ICA-210649
Comparison of sparse image descriptors for eyes detection in thermal images / Mateusz KNAPIK, Bogusław CYGANEK // W: VISIGRAPP 2019 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 14th international joint conference on Computer vision, imaging and computer graphics theory and applications, Vol. 5 / eds. Alain Tremeau, Giovanni Maria Farinella, Jose Braz. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Portugal] : SciTePress, [2019]. — e-ISBN: 978-989-758-354-4. — S. 638–644. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=6Ggfmxfg3o4%3d&t=1 [2019-07-25]. — Bibliogr. s. 644, Abstr.
keywords: thermal imaging, operator monitoring, Daisy descriptor, Surf descriptor, sparse descriptors, eye detection
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5220/0007576506380644
Driver's fatigue recognition based on yawn detection in thermal images / Mateusz KNAPIK, Bogusław CYGANEK // Neurocomputing ; ISSN 0925-2312. — 2019 vol. 338, s. 274–292. — Bibliogr. s. 291–292, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-02-14. — tekst: https://www-1sciencedirect-1com-1000027qr013c.wbg2.bg.agh.edu.pl/science/article/pii/S0925231219302280/pdfft?md5=6dc981e8b833da520c5b7a851e41db71&pid=1-s2.0-S0925231219302280-main.pdf
keywords: driver monitoring, thermal imaging, fatigue, road safety, road accidents, yawn detection
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.neucom.2019.02.014
Evaluation of deep learning strategies for underwater object search / Mateusz KNAPIK, Bogusław CYGANEK // W: 2019 First international conference on Societal Automation (SA) [Dokument elektroniczny] : 4–6 September 2019, Krakow, Poland. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2019. — Dod. ISBN: 978-1-7281-3346-1. — e-ISBN: 978-1-7281-3345-4. — S. [1–6]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [5–6], Abstr.. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047zp00d5.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8938092
keywords: deep learning, convolutional neural networks, underwater, object search
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/SA47457.2019.8938092
Fast eyes detection in thermal images / Mateusz KNAPIK, Bogusław CYGANEK // Multimedia Tools and Applications ; ISSN 1380-7501. — 2021 vol. 80 iss. 3, s. 3601–3621. — Bibliogr. s. 3620–3621, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-09-23. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11042-020-09403-6.pdf
keywords: thermal imaging, eye detection, virtual high dynamic range, drowsiness control sparse descriptor
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/s11042-020-09403-6
New thermal automotive dataset for object detection / Tomasz Balon, Mateusz KNAPIK, Bogusław CYGANEK // W: FedCSIS 2022 [Dokument elektroniczny] : position papers of the 17\textsuperscript{th} conference on Computer Science and Intelligence Systems : September 4–7, 2022, Sofia, Bulgaria / eds. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki, Dominik Ślęzak. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Warszawa : Polskie Towarzystwo Informatyczne, cop. 2022. — (Annals of Computer Science and Information Systems ; ISSN 2300-5963 ; vol. 31). — Dod. ISBN USB 978-83-965897-3-6. — e-ISBN: 978-83-965897-2-9. — S. 43–48. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://annals-csis.org/Volume_31/pliks/position.pdf [2022-10-06]. — Bibliogr. s. 48, Abstr.. — W części: 4\textsuperscript{th} International Workshop on Artificial Intelligence in Machine Vision and Graphics. — M. Knapik - dod. afiliacja: MyLED Inc., Kraków
brak zdefiniowanych słów kluczowych
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.15439/2022F283