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

  • Real-time HOG+SVM based object detection using SoC FPGA for a UHD video stream / Mateusz WĄSALA, Tomasz KRYJAK // W: 11th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO) [Dokument elektroniczny] : 7–10 June 2022, Budva, Montenegro. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2022. — (Mediterranean Conference on Embedded Computing ; ISSN 2637-9511). — Dod. ISBN: 978-1-6654-6827-5, 978-1-6654-6829-9. — e-ISBN: 978-1-6654-6828-2. — S. [1–6]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [6], Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-06-21. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047qf0119.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9797113

    orcid iD

  • keywords: support vector machine, pedestrian detection, 4K, UHD, histogram of oriented gradients, SoC FPGA, real time vision systems

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Tomasz Kryjak

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MECO55406.2022.9797113

2