Semantic and depth learning for autonomous forest mapping (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC ; NARDARI, GUILHERME VICENTIM - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VISÃO COMPUTACIONAL; ROBÓTICA; FLORESTAS
- Keywords: Localization; Mapping; Semantic Segmentation
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Latin American Robotics Symposium - LARS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
NARDARI, Guilherme Vicentim e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. Semantic and depth learning for autonomous forest mapping. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Nardari, G. V., & Romero, R. A. F. (2023). Semantic and depth learning for autonomous forest mapping. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962 -
NLM
Nardari GV, Romero RAF. Semantic and depth learning for autonomous forest mapping [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962 -
Vancouver
Nardari GV, Romero RAF. Semantic and depth learning for autonomous forest mapping [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962 - Place recognition in forests with urquhart tessellations
- Drones mapeiam matas brasileiras. [Depoimento a Tiago Jokura]
- Large-scale autonomous flight with real-time semantic SLAM under dense forest canopy
- SLOAM: semantic lidar odometry and mapping for forest inventory
- Localização e mapeamento semânticos em florestas
- A serious game to build a database for ErrP signal recognition
- A biologically inspired neural network for dynamic system optimization
- Involving objective and subjective aspects in multistage decision making and control under fuzziness: dynamic programming and neural networks
- Incorporating fuzzy logic to reinforcement learning
- Class of neural networks for dinamic programming
Informações sobre o DOI: 10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3172433.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
