CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS) (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: OSÓRIO, FERNANDO SANTOS - ICMC ; BRUNO, DIEGO RENAN - ICMC ; BARBOSA, FELIPE MANFIO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3287491
- Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL; VEÍCULOS AUTÔNOMOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Deep Learning; Obstacle detection and classification
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2023
- Source:
- Título: IEEE Access
- ISSN: 2169-3536
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, p. 69720-69749, 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-nd
-
ABNT
BRUNO, Diego Renan et al. CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS). IEEE Access, v. 11, p. 69720-69749, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3287491. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Bruno, D. R., Berri, R. A., Barbosa, F. M., & Osório, F. S. (2023). CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS). IEEE Access, 11, 69720-69749. doi:10.1109/ACCESS.2023.3287491 -
NLM
Bruno DR, Berri RA, Barbosa FM, Osório FS. CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS) [Internet]. IEEE Access. 2023 ; 11 69720-69749.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3287491 -
Vancouver
Bruno DR, Berri RA, Barbosa FM, Osório FS. CARINA Project: visual perception systems applied for autonomous vehicles and advanced driver assistance systems (ADAS) [Internet]. IEEE Access. 2023 ; 11 69720-69749.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3287491 - Um estudo comparativo de métodos de deep learning aplicados à segmentação semântica de obstáculos, zonas seguras e não seguras para navegação a partir de dados RGB-D
- Visual attention system based on Fuzzy Classifier to define priority of traffic signs for intelligent robotic vehicle navigation purposes
- Self-supervised temporal consistency applied to domain adaptation in semantic segmentation of urban scenes
- Development of a mobile robot: robotic guide dog for aid of visual disabilities in urban environments
- A literature review on the detection and tracking of obstacles applied for advanced driver assistance systems (ADAS) in robotic vehicle
- Estudo de estratégia de aprendizado auto-supervisionado para aprimoramento da consistência temporal em modelo de segmentação semântica baseado em deep learning
- Simulador robótico: CoppeliaSim & V-REP
- Real-time pedestrian detection and tracking system using deep learning and Kalman filter: applications on embedded systems in advanced driver assistance systems
- 3D perception for autonomous mobile robots navigation using deep learning for safe zones detection: a comparative study
- In defense of multimodal and temporal data for unsupervised domain adaptation
Informações sobre o DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3287491 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3142543.pdf | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
