Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENEGUETTE, RODOLFO IPOLITO - ICMC ; FERRANTE, GABRIEL SOUTO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774
- Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL; ANÁLISE DE DESEMPENHO; POPULAÇÕES ANIMAIS; RODOVIAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2022
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
FERRANTE, Gabriel Souto et al. Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Ferrante, G. S., Nakamura, L. H. V., Andrade, F. R. H., Rocha Filho, G. P., Grande, R. E. D., & Meneguette, R. I. (2022). Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774 -
NLM
Ferrante GS, Nakamura LHV, Andrade FRH, Rocha Filho GP, Grande RED, Meneguette RI. Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774 -
Vancouver
Ferrante GS, Nakamura LHV, Andrade FRH, Rocha Filho GP, Grande RED, Meneguette RI. Brazilian Road's Animals (BRA): an image dataset of most commonly run over animals [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774 - Evaluating YOLO architectures for detecting road killed endangered Brazilian animals
- Detecção de animais com risco de extinção utilizando arquiteturas You Only Look Once (YOLO) para rodovias inteligentes com suporte a computação de borda
- Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information
- Adaptive priority-based edge-centric resource management for the internet of vehicles
- Alocação de tarefas em nuvens veiculares utilizando jogos de mercado
- An urban traffic management system based on vehicle cooperation
- LEARN: um novo protocolo de roteamento para VANET baseado em setorização hexagonal
- Toward an efficient data dissemination protocol for vehicular ad-hoc networks
- Generation of real datasets for network simulation
- Connectivity-based fog structure management for software-defined vehicular networks
Informações sobre o DOI: 10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991774 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
| 3114342.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
