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)



Statystyka obejmuje publikacje afiliowane AGH od 2008 roku włącznie

typ publikacji
rocznikl. publ.książkifragm.referatyartykułypatentymapyred. czas.inne
ogółem11173
202333
20225113
202111
202022
język publikacji
rocznikrazempolskojęzyczneanglojęzycznepozostałe języki
ogółem11110
202333
2022514
202111
202022
kraj wydania
rocznikrazempubl. krajowepubl. zagraniczne
ogółem1129
2023312
2022514
202111
202022
Lista Filadelfijska
rocznikrazempubl. z LFpubl. pozostałe
ogółem1138
202333
2022532
202111
202022
punktacja MNiSW
rocznikrazempubl. z pkt. MNiSWpubl. pozostałe
ogółem11101
2023321
202255
202111
202022
publikacje recenzowane
rocznikrazempubl. recenzowanepubl. nierecenzowane
ogółem11101
2023321
202255
202111
202022



1
  • A vision based hardware-software real-time control system for the autonomous landing of an UAV / Krzysztof BŁACHUT, Hubert SZOLC, Mateusz WĄSALA, Tomasz KRYJAK, Marek GORGOŃ // W: Computer Vision and Graphics : International Conference : ICCVG 2020 : Warsaw, Poland, September 14–16, 2020 : proceedings / eds. Leszek J. Chmielewski, Ryszard Kozera, Arkadiusz Orłowski. — [Cham] : Springer International Publishing, cop. 2020. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 12334. Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics). — ISBN: 978-3-030-59005-5 ; e-ISBN: 978-3-030-59006-2. — S. 13–24. — Bibliogr., Abstr.

    orcid iD
  • keywords: FPGA, UAV, embedded vision, Zynq SoC, drone landing

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-59006-2_2

2
  • An efficient real-time FPGA-based ORB feature extraction for an UHD video stream for embedded visual SLAM / Mateusz WĄSALA, Hubert SZOLC, Tomasz KRYJAK // Electronics [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2079-9292. — 2022 vol. 11 iss. 14 art. no. 2259, s. 1-20. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 19-20, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-07-20. — tekst: https://www.mdpi.com/2079-9292/11/14/2259/pdf?version=1658298692

    orcid iD
  • 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

3
  • Automotive perception system evaluation with reference data from a UAV’s camera using ArUco markers and DCNN / Krzysztof BŁACHUT, Michał DANIŁOWICZ, Hubert SZOLC, Mateusz WĄSALA, Tomasz KRYJAK, Mateusz Komorkiewicz // Journal of Signal Processing Systems for Signal, Image, and Video Technology ; ISSN 1939-8018. — Tytuł poprz.: Journal of VLSI Signal Processing Systems for Signal, Image, and Video Technology ; ISSN: 1387-5485. — 2022 vol. 94 iss. 7 spec. iss.: Design and Architectures for Signal and Image Processing 2021, s. 675–692. — Bibliogr. s. 691–692, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-01-31. — 14th Workshop on design and architectures for signal and image processing : held in conjunction with the 16th HiPEAC conference : Budapest, Hungary, January 18–20, 2021. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11265-021-01734-3.pdf

    orcid iD
  • keywords: UAV, evaluation, LiDAR, testing, automotive, drone, DCNN, ADAS, perception systems, automatic labelling, AruCo markers

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/s11265-021-01734-3

4
5
  • Detection-segmentation convolutional neural network for autonomous vehicle perception / Maciej Baczmański, Robert Synoczek, Mateusz WĄSALA, Tomasz KRYJAK // W: MMAR 2023 [Dokument elektroniczny] : 27\textsuperscript{th} international conference on Methods and Models in Automation and Robotics : 22–25 August 2023, Międzyzdroje, Poland : on line proceedings : technical papers. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2023. — (International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics ; ISSN 2835-2815). — Dod. ISBN: 979-8-3503-1106-8 (USB), 979-8-3503-1108-2 (print on demand). — e-ISBN: 979-8-3503-1107-5. — S. 117–122. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 122, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-09-11. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047m20005.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10242398

    orcid iD
  • keywords: embedded vision, autonomous vehicle, detection-segmentation convolutional neural network, YOLOP, Hybrid- Nets, MultiTask V3

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MMAR58394.2023.10242398

6
  • Implementation of a perception system for autonomous vehicles using a detection-segmentation network in SoC FPGA / Maciej Baczmański, Mateusz WĄSALA, Tomasz KRYJAK // W: Applied Reconfigurable Computing : architectures, tools, and applications : 19th international symposium, ARC 2023 : Cottbus, Germany, September 27-29, 2023 : proceedings / eds. Francesca Palumbo, [et al.]. — Cham : Springer, cop. 2023. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 14251). — ISBN: 978-3-031-42920-0 ; e-ISBN: 978-3-031-42921-7. — S. 200–211. — Bibliogr., Abstr.

    orcid iD
  • keywords: perception, vitis AI, SoC FPGA, eGPU, detection-segmentation neural network, embedded AI, mecanum wheel vehicle

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-42921-7_14

7
  • Optimisation of a Siamese neural network for real-time energy efficient object tracking / Dominika PRZEWŁOCKA, Mateusz WĄSALA, Hubert SZOLC, Krzysztof BŁACHUT, Tomasz KRYJAK // W: Computer Vision and Graphics : International Conference : ICCVG 2020 : Warsaw, Poland, September 14–16, 2020 : proceedings / eds. Leszek J. Chmielewski, Ryszard Kozera, Arkadiusz Orłowski. — [Cham] : Springer International Publishing, cop. 2020. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 12334. Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics). — ISBN: 978-3-030-59005-5 ; e-ISBN: 978-3-030-59006-2. — S. 151–163. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-08-09

    orcid iD
  • keywords: FPGA, object tracking, siamese neural networks, DNN, QNN, embedded vision systems

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-59006-2_14

8
  • Real-time CLAHE algorithm implementation in SoC FPGA device for 4K UHD video stream / Tomasz KRYJAK, Krzysztof BŁACHUT, Hubert SZOLC, Mateusz WĄSALA // Electronics [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2079-9292. — 2022 vol. 11 iss. 14 art. no. 2248, s. 1–24. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 23–24, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-07-18. — tekst: https://www.mdpi.com/2079-9292/11/14/2248/pdf?version=1658309622

    orcid iD
  • keywords: FPGA, SoC, CLAHE, 4K, UHD, Zynq UltraScale+, histogram equalization, real time image processing, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/electronics11142248

9
  • 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

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MECO55406.2022.9797113

10
11