Wykaz publikacji wybranego autora

Tomasz Kryjak, dr inż.

adiunkt

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


  • 2018

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


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-6798-4444 orcid iD

ResearcherID: C-5223-2013

Scopus: 35177649900

PBN: 5e70922c878c28a047391174

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • [referat, 2020]
  • TytułA vision based hardware-software real-time control system for the autonomous landing of an UAV
    AutorzyKrzysztof BŁACHUT, Hubert SZOLC, Mateusz WĄSALA, Tomasz KRYJAK, Marek GORGOŃ
    ŹródłoComputer 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. — S. 13–24
  • keywords: FPGA, UAV, embedded vision, Zynq SoC, drone landing

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

2
  • [referat, 2020]
  • TytułForeground object segmentation in RGB–D data implemented on GPU
    AutorzyPiotr JANUS, Tomasz KRYJAK, Marek GORGOŃ
    ŹródłoAdvanced, contemporary control : proceedings of KKA 2020 – the 20th Polish control conference : [14-16 October, 2020], Łódź, Poland / eds. Andrzej Bartoszewicz, Jacek Kabziński, Janusz Kacprzyk. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2020. — S. 809–820
  • keywords: background subtraction, GPU, foreground object segmentation, GMM, PBAS, RGB–D, Intel RealSense

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-50936-1_68

3
  • [referat, 2020]
  • TytułOptimisation of a Siamese neural network for real-time energy efficient object tracking
    AutorzyDominika PRZEWŁOCKA, Mateusz WĄSALA, Hubert SZOLC, Krzysztof BŁACHUT, Tomasz KRYJAK
    ŹródłoComputer 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. — S. 151–163
  • keywords: FPGA, object tracking, siamese neural networks, DNN, QNN, embedded vision systems

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

4
  • [referat, 2020]
  • TytułOptimisation of the PointPillars network for 3D object detection in point clouds
    AutorzyJoanna Stanisz, Konrad Lis, Tomasz KRYJAK, Marek GORGOŃ
    ŹródłoSPA 2020 [Dokument elektroniczny] : Signal Processing : Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications : Poznan, 23textsuperscript{rd}–25textsuperscript{th} September 2020 : conference proceedings. — [Piscataway : IEEE], [2020]. — S. 122–127
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.23919/SPA50552.2020.9241265