Ultra fast cnn based Hardware Computing Platform Concepts for adas visual Sensors and Evolutionary Mobile Robots




Download 3,22 Mb.
Pdf ko'rish
bet74/81
Sana16.05.2024
Hajmi3,22 Mb.
#238917
1   ...   70   71   72   73   74   75   76   77   ...   81
Bog'liq
Alireza Fasih

References 
1. 
Galizzi, M.M. 
The Economics of Car-Pooling: A Survey for Europe
. 2004. 
2. 
Agostinacchio, M., G. Albunia, and S. Olita, 
Road Safety Evaluation: An Analytic Model 
Proposal For The Road Safety Audit And Review
. 2004, XIV Convegno Nazionale SIIV, 
Firenze, Italy. 
3. 
Racioppi, F., 
Preventing road traffic injury: a public health perspective for Europe

2004: World Health Organization Regional Office for Europe. 
4. 
De Blaeij, A., et al., 
The value of statistical life in road safety: a meta-analysis.
Accident Analysis & Prevention, 2003. 35(6): p. 973-986. 
5. 
Hubaux, J.P., S. Capkun, and J. Luo, 
The security and privacy of smart vehicles.
Security & Privacy, IEEE, 2004. 2(3): p. 49-55. 
6. 
Vereeck, L. and K. Vrolix, 
The social willingness to comply with the law: The effect of 
social attitudes on traffic fatalities.
International Review of Law and Economics, 
2007. 27(4): p. 385-408. 
7. 
Lu, M., K. Wevers, and R. Van Der Heijden, 
Technical feasibility of advanced driver 
assistance systems (ADAS) for road traffic safety.
Transportation Planning and 
Technology, 2005. 28(3): p. 167-187. 
8. 
May, J.F. and C.L. Baldwin, 
Driver fatigue: The importance of identifying causal 
factors of fatigue when considering detection and countermeasure technologies.
Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 2009. 12(3): p. 
218-224. 
9. 
Beekema, M. and H. Broeders, 
Computer Architectures for Vision-Based Advanced 
Driver Assistance Systems.
Computer. 
10. 
WALLNER, D., A. EICHBERGER, and W. HIRSCHBERG. 
A Novel Control Algorithm for 
Integration of Active and Passive Vehicle Safety Systems in Frontal Collisions
. 2009: 
2nd International Multi-Conference on Engineering and Technological Innovation. 
11. 
Kaempchen, N., et al., 
Sensor fusion for multiple automotive active safety and comfort 
applications.
Advanced microsystems for automotive applications 2004, 2004: p. 
137-163. 
12. 
Darms, M. and H. Winner. 
A modular system architecture for sensor data processing 
of ADAS applications
. 2005: IEEE. 
13. 
Bertozzi, M. and A. Broggi, 
GOLD: A parallel real-time stereo vision system for generic 
obstacle and lane detection.
Image Processing, IEEE Transactions on, 1998. 7(1): p. 
62-81. 
14. 
Hsiao, P.Y. and C.W. Yeh. 
A portable real-time lane departure warning system based 
on embedded calculating technique
. 2006: IEEE. 
15. 
Arth, C., F. Limberger, and H. Bischof. 
Real-time license plate recognition on an 
embedded DSP-platform
. 2007: IEEE. 
16. 
Lee, J.W., 
A machine vision system for lane-departure detection.
Computer vision and 
image understanding, 2002. 86(1): p. 52-78. 
17. 
Bahlmann, C., et al. 
A system for traffic sign detection, tracking, and recognition using 
color, shape, and motion information
. 2005: IEEE. 
18. 
Chua, L.O. and L. Yang, 
Cellular neural networks: Theory.
Circuits and Systems, IEEE 
Transactions on, 1988. 35(10): p. 1257-1272. 


 
120 
19. 
Cao, J. and D. Zhou, 
Stability analysis of delayed cellular neural networks.
Neural 
Networks, 1998. 11(9): p. 1601-1605. 
20. 
Lin, C.M., 

Download 3,22 Mb.
1   ...   70   71   72   73   74   75   76   77   ...   81




Download 3,22 Mb.
Pdf ko'rish

Bosh sahifa
Aloqalar

    Bosh sahifa



Ultra fast cnn based Hardware Computing Platform Concepts for adas visual Sensors and Evolutionary Mobile Robots

Download 3,22 Mb.
Pdf ko'rish