Wykaz publikacji wybranego autora

Mateusz Wąsala, mgr inż.

asystent

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne


  • 2021

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika


  • 2019

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-8631-8428 orcid iD

ResearcherID: GHF-1263-2022

Scopus: 57219120038

PBN: 602ce72f9543c7410626e518

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • [artykuł w czasopiśmie, 2022]
  • TytułAn efficient real-time FPGA-based ORB feature extraction for an UHD video stream for embedded visual SLAM
    AutorzyMateusz WĄSALA, Hubert SZOLC, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoElectronics [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2022 vol. 11 iss. 14 art. no. 2259, s. 1-20. — tekst: https://www.mdpi.com/2079-9292/11/14/2259/pdf?version=1658298692
  • keywords: FPGA, feature extraction, real time, UHD, 4K resolution, Zynq UltraScale+, oriented FAST and rotated BRIEF, ORB, feature points, FAST detector, BRIEF descriptor

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/electronics11142259

2
3
4
  • [referat, 2022]
  • TytułReal-time HOG+SVM based object detection using SoC FPGA for a UHD video stream
    AutorzyMateusz WĄSALA, Tomasz KRYJAK
    Źródło11th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO) [Dokument elektroniczny] : 7–10 June 2022, Budva, Montenegro. — Piscataway : IEEE, cop. 2022. — S. [1–6]
  • keywords: support vector machine, pedestrian detection, 4K, UHD, histogram of oriented gradients, SoC FPGA, real time vision systems

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MECO55406.2022.9797113

5