Otwarty dostęp

Predicting Vehicle Pose in Six Degrees of Freedom from Single Image in Real-World Traffic Environments Using Deep Pretrained Convolutional Networks and Modified Centernet

Suresh Kolekar

Suresh Kolekar

  • Computer Engineering Department, Symbiosis Institute of Technology, Symbiosis International (Deemed) UniversityPune, India
  • Symbiosis Centre of Applied A.I. (SCAAI), Symbiosis International (Deemed) UniversityPune, India
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Kolekar, Suresh
, 
Shilpa Gite

Shilpa Gite

  • Symbiosis Centre of Applied A.I. (SCAAI), Symbiosis International (Deemed) UniversityPune, India
  • Artificial Intelligence and Machine Learning Department, Symbiosis Institute of Technology, Symbiosis International (Deemed) UniversityPune, India
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Gite, Shilpa
, 
Biswajeet Pradhan

Biswajeet Pradhan

Centre for Advanced Modelling and Geospatial Information Systems (CAMGIS), School of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Engineering and I.T., University of Technology SydneyUltimo, Australia
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Pradhan, Biswajeet
 oraz 
Abdulla Alamri

Abdulla Alamri

Department of Geology and Geophysics, College of Science, King Saud UniversityRiyadh, Saudi Arabia
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Alamri, Abdulla
  
06 sie 2024
Predicting Vehicle Pose in Six Degrees of Freedom from Single Image in Real-World Traffic Environments Using Deep Pretrained Convolutional Networks and Modified Centernet's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Kategoria artykułu: Original Research Article
Data publikacji: 06 sie 2024
Otrzymano: 18 kwi 2024
DOI: https://doi.org/10.2478/ijssis-2024-0025
Słowa kluczowe
© 2024 Suresh Kolekar et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Inżynieria, Wstępy i przeglądy, Inżynieria, inne
Kanał RSS czasopisma