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pro vyhledávání: '"localisation de véhicule"'
Publikováno v:
ORASIS 2021-18ème édition d'ORASIS, journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur
ORASIS 2021-18ème édition d'ORASIS, journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS], Sep 2021, Saint Ferréol, France
ORASIS 2021-18ème édition d'ORASIS, journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS], Sep 2021, Saint Ferréol, France
International audience; La société grenobloise Bluecime a développé un système de vision destiné à renforcer la sécurité des skieurs sur les télésièges. Toutefois, la configuration d’une telle solution requiert une expertise humaine. No
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::203b354c070105dc99afa85c1e05bcb4
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03339651
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03339651
Autor:
Wei, Lijun
Afin d’améliorer la précision des systèmes de navigation ainsi que de garantir la sécurité et la continuité du service, il est essentiel de connaitre la position et l’orientation du véhicule en tout temps. La localisation absolue utilisant
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2013BELF0204/document
Autor:
Caron, Francois
On s'intéresse à l'ajout d'incertitudes supplémentaires dans les modèles de Markov cachés. L'inférence est réalisée dans un cadre bayésien à l'aide des méthodes de Monte Carlo. Dans un cadre multicapteur, on suppose que chaque capteur peut
Externí odkaz:
http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00140088
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/14/00/88/PDF/theseCaron_final.pdf
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/14/00/88/PDF/theseCaron_final.pdf
Autor:
Caron, Francois
Publikováno v:
Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Ecole Centrale de Lille; Université des Sciences et Technologie de Lille-Lille I, 2006. Français
We are interested in the addition of uncertainty in hidden Markov models. The inference is made in a Bayesian framework based on Monte Carlo methods. We consider multiple sensors that may switch between several states of work. An original jump model
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::b9cc2e1a50255323d83bac20873cbbf7
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00140088
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00140088