Octree-based point cloud simulation to assess the readiness of highway infrastructure for autonomous vehicles (2021)
- Authors:
- Autor USP: CASTRO, AUGUSTO RIBEIRO - EESC E ICMC
- Unidade: EESC E ICMC
- DOI: 10.1111/mice.12643
- Subjects: VEÍCULOS AUTÔNOMOS; VISÃO COMPUTACIONAL; COMPUTAÇÃO EM NUVEM
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering
- ISSN: 1093-9687
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 36, n. 7, p. 922-940, 2021
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
GOUDA, Maged et al. Octree-based point cloud simulation to assess the readiness of highway infrastructure for autonomous vehicles. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, v. 36, n. 7, p. 922-940, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/mice.12643. Acesso em: 29 set. 2024. -
APA
Gouda, M., Mirza, J., Weiß, J., Castro, A. R., & El-Basyouny, K. (2021). Octree-based point cloud simulation to assess the readiness of highway infrastructure for autonomous vehicles. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 36( 7), 922-940. doi:10.1111/mice.12643 -
NLM
Gouda M, Mirza J, Weiß J, Castro AR, El-Basyouny K. Octree-based point cloud simulation to assess the readiness of highway infrastructure for autonomous vehicles [Internet]. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2021 ; 36( 7): 922-940.[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1111/mice.12643 -
Vancouver
Gouda M, Mirza J, Weiß J, Castro AR, El-Basyouny K. Octree-based point cloud simulation to assess the readiness of highway infrastructure for autonomous vehicles [Internet]. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2021 ; 36( 7): 922-940.[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1111/mice.12643 - Modelagem multivariada da incerteza preditiva de modelos de aprendizado profundo para predição de trajetória de pedestres aplicados a câmeras móveis acopladas a veículos autônomos
- Learning to estimate multivariate uncertainty in deep pedestrian trajectory prediction
- Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement
Informações sobre o DOI: 10.1111/mice.12643 (Fonte: oaDOI API)
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