Real Time Pedestrian Detection-based Faster HOG/DPM and Deep Learning Approaches
| Autor: | Redouane Khemmar, Benoit Decoux, Li. Delong |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Institut de Recherche en Systèmes Electroniques Embarqués (IRSEEM), Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-École Supérieure d’Ingénieurs en Génie Électrique (ESIGELEC), Pôle Instrumentation, Informatique et Systèmes, Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-École Supérieure d’Ingénieurs en Génie Électrique (ESIGELEC)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN) |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
0209 industrial biotechnology
business.industry Computer science Pedestrian detection Deep learning 02 engineering and technology 010501 environmental sciences Machine learning computer.software_genre 01 natural sciences 020901 industrial engineering & automation Artificial intelligence business [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing computer ComputingMilieux_MISCELLANEOUS 0105 earth and related environmental sciences |
| Zdroj: | International Journal of Computer Applications International Journal of Computer Applications, Foundation of Computer Science, 2020, 176 (42), pp.34-38. ⟨10.5120/ijca2020920539⟩ |
| ISSN: | 0975-8887 |
| Popis: | International audience |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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