Sökning: "RPN"

Visar resultat 1 - 5 av 14 uppsatser innehållade ordet RPN.

  1. 1. Comparison and performance analysis of deep learning techniques for pedestrian detection in self-driving vehicles

    Kandidat-uppsats, Blekinge Tekniska Högskola/Institutionen för datavetenskap

    Författare :Raahitya Botta; Aditya Aditya; [2023]
    Nyckelord :Artificial Intelligence AI ; Dataset; Deep learning; Object detection; Pedestrian detection; Performance analysis; Self-driving vehicles.;

    Sammanfattning : Background: Self-driving cars, also known as automated cars are a form of vehicle that can move without a driver or human involvement to control it. They employ numerous pieces of equipment to forecast the car’s navigation, and the car’s path is determined depending on the output of these devices. LÄS MER

  3. 2. A Bidirectional ApproachApplied on Deeper and WiderSiamese Network

    Master-uppsats, Uppsala universitet/Institutionen för informationsteknologi

    Författare :Tobias Arnehall Johansson; [2023]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : Object tracking and object detection are two components within computer vision that have been widely improved during the last decade, in terms of precision and speed. This is mainly because deep learning has been incorporatedinto the algorithms, but also because new techniques and insights within the area are frequently released. LÄS MER

  4. 3. CenterPoint-based 3D Object Detection in ONCE Dataset

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Yuwei Du; [2022]
    Nyckelord :3D Object Detection; Keypoint Detector; Class Balance; Self-Calibrated Convolution; IoU-aware Detector; Box Ensembles; 3D-Objektdetektering; Nyckelpunktsdetektor; Klassbalans; Självkalibrerad Faltning; IoU-medveten Detektor; Boxensembler;

    Sammanfattning : High-efficiency point cloud 3D object detection is important for autonomous driving. 3D object detection based on point cloud data is naturally more complex and difficult than the 2D task based on images. Researchers keep working on improving 3D object detection performance in autonomous driving scenarios recently. LÄS MER

  5. 4. Riskanalys inom MRO-industrin

    M1-uppsats, KTH/Hållbar produktionsutveckling (ML)

    Författare :Stefan Brstina; Leon Rizkallah; [2022]
    Nyckelord :MRO; Risk Analysis; Risk Identification; Risk Management; Maintenance; Assembly Jigs; Accidents; Proactive Risk Analysis; FMEA; PHL; PHA; ACHB; RPN; SWOT; OEM; AFS; Airbus; Boeing; Rolls Royce; General Electrics; Inlet Cowl; Fan Cowl; Exhaust; Thrust Reverser; MRO; Riskanalys; Riskidentifiering; Riskhantering; Underhåll; Rörliga Fixturer; Olyckor; Proaktiv riskanalys; FMEA; PHL; PHA; ACHB; RPN; SWOT; OEM; AFS; Airbus; Boeing; Rolls Royce; General Electrics; Inlet Cowl; Fan Cowl; Exhaust; Thrust Reverser;

    Sammanfattning : MRO-industrin är en kritisk del för underhåll inom flygindustrin och arbetsprocesserna ser olika ut från företag till företag. För att kunna utföra ett så säkert och kvalitetsmässigt arbete som möjligt så är det viktigt att riskbedöma samt minimera existerande risker i operationen för att säkerställa kvalitet till kund samt säkerhet för arbetare. LÄS MER

  7. 5. One Stage Fine- Grained Classification

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Xing Zeng; [2021]
    Nyckelord :Finegrained Visual Classification; YOLO; Onestage classifier; Localization.; Finkornad visuell klassificering; YOLO; klassificering i ett steg; lokalisering.;

    Sammanfattning : Fine- grained Visual Classification (FGVC) is a rapidly growing field in image classification. However, it is a challenging task due to subcategories sharing subtle differences. LÄS MER