De estacionarios a no estacionarios UAVs: método basado en aprendizaje profundo para la estimación de la velocidad del vehículo
Autores: Ahmed, Muhammad Waqas; Adnan, Muhammad; Ahmed, Muhammad; Janssens, Davy; Wets, Geert; Ahmed, Afzal; Ectors, Wim
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
De estacionarios a no estacionarios UAVs: método basado en aprendizaje profundo para la estimación de la velocidad del vehículo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Desarrollo
Ciudades inteligentes
UAVs
Aprendizaje profundo
Sistemas de monitoreo de tráfico vial
Velocidad del tráfico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 48
Citaciones: Sin citaciones
El desarrollo de las ciudades inteligentes depende de la implementación de tecnologías de vanguardia. Los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) y los modelos de aprendizaje profundo (DL) son ejemplos de tales tecnologías disruptivas con diversas aplicaciones industriales que están ganando impulso.
Descripción
El desarrollo de las ciudades inteligentes depende de la implementación de tecnologías de vanguardia. Los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) y los modelos de aprendizaje profundo (DL) son ejemplos de tales tecnologías disruptivas con diversas aplicaciones industriales que están ganando impulso.