Zarandy A et al. A Five-Camera Vision System for UAV Visual Attitude Calculation and Collision Warning. (2013) LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 0302-9743 1611-3349 7963 11-20, 2476979
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[2476979]
  1. Molloy TL et al. Detection of aircraft below the horizon for vision-based detect and avoid in unmanned aircraft systems. (2017) JOURNAL OF FIELD ROBOTICS 1556-4959 1556-4967 34 7 1378-1391
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[27163347] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 27163347, Kapcsolat: 27779753
  2. Bratanov D. et al. A vision-based sense-and-avoid system tested on a ScanEagle UAV. (2017) Megjelent: 2017 International conference on unmanned aircraft systems (ICUAS) pp. 1134-1142
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[30371726] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 30371726, Kapcsolat: 27779755
  3. Molloy T.L. et al. Adaptive detection threshold selection for vision-based sense and avoid. (2017) Megjelent: 2017 International conference on unmanned aircraft systems (ICUAS) pp. 893-901
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[30371714] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 30371714, Kapcsolat: 27779754
  4. Lyu Y et al. Feature article: Vision-based UAV collision avoidance with 2D dynamic safety envelope. (2016) IEEE AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS MAGAZINE 0885-8985 31 7 16-26
    Folyóiratcikk | Tudományos[26081946] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26081946, Kapcsolat: 26081946
  5. Lyu Y. et al. A vision based sense and avoid system for small unmanned helicopter. (2015) Megjelent: 2015 International Conference on Unmanned Aircraft Systems, ICUAS 2015 pp. 586-592
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[31159015] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31159015, Kapcsolat: 25164821
Zarándy Ákos et al. A Novel Algorithm for Distant Aircraft Detection. (2015) Megjelent: 2015 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS’15) pp. 774-783, 2918886
Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[2918886]
  1. Shalumov Vitaly. Reciprocal guidance approach for suspicious collision point identification in a multi-agent unmanned aerial vehicle scenario. (2021) AEROSPACE SCIENCE AND TECHNOLOGY 1270-9638 112
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32293766] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32293766, Kapcsolat: 30521264
  2. Perez-Castan Javier A. et al. Safe RPAS integration in non-segregated airspace. (2020) AIRCRAFT ENGINEERING AND AEROSPACE TECHNOLOGY 1748-8842 92 6 801-806
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31485698] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31485698, Kapcsolat: 29231906
  3. Fuentes Sergio Marcelino. VISION-BASED OBSTACLE AVOIDANCE FOR QUADROTOR NAVIGATION. (2019)
    Disszertáció | Tudományos[31160091] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160091, Kapcsolat: 28786813
  4. Pérez-Castán Javier A et al. RPAS integration in non-segregated airspace: Safety metrics for tactical planning. (2019) PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART G-JOURNAL OF AEROSPACE ENGINEERING 0954-4100 233 16 6063-6075
    Folyóiratcikk | Tudományos[31160096] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31160096, Kapcsolat: 28786817
  5. James Jasmin. Quickly detecting aircraft in image sequences. (2019)
    Disszertáció | Tudományos[31160090] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160090, Kapcsolat: 28786812
  6. James Jasmin et al. Below Horizon Aircraft Detection Using Deep Learning for Vision-Based Sense and Avoid. (2019) Megjelent: 2019 International Conference on Unmanned Aircraft Systems, ICUAS 2019 pp. 965-970
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[31576954] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31576954, Kapcsolat: 29414320
  7. James Jasmin et al. Below horizon aircraft detection using deep learning for vision-based sense and avoid. (2019) Megjelent: 2019 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS) pp. 965-970
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[31160094] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160094, Kapcsolat: 28786815
  8. Dong Q. et al. Visual UAV detection method with online feature classification. (2018) Megjelent: 2nd IEEE Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference, ITNEC 2017 pp. 429-432
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[30371712] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 30371712, Kapcsolat: 27779726
  9. Dong Qiang et al. Visual UAV detection method with online feature classification. (2017) Megjelent: PROCEEDINGS OF 2017 IEEE 2ND INFORMATION TECHNOLOGY, NETWORKING, ELECTRONIC AND AUTOMATION CONTROL CONFERENCE (ITNEC) pp. 429-432
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[27251554] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 27251554, Kapcsolat: 27251554
  10. Chand B Nikhil et al. Sense and avoid technology in unmanned aerial vehicles: A review. (2017) Megjelent: 2017 International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT) pp. 512-517
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[30343593] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 30343593, Kapcsolat: 27779727
  11. McClanahan Robert L. Improving Unmanned Aerial Vehicle Formation Flight And Swarm Cohesion By Using Commercial Off The Shelf Sonar Sensors. (2017)
    Egyéb | Tudományos[31160092] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160092, Kapcsolat: 28786814
  12. Molloy TL et al. Detection of aircraft below the horizon for vision-based detect and avoid in unmanned aircraft systems. (2017) JOURNAL OF FIELD ROBOTICS 1556-4959 1556-4967 34 7 1378-1391
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[27163347] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 27163347, Kapcsolat: 27163347
  13. Molloy Timothy et al. Adaptive Detection Threshold Selection for Vision-based Sense And Avoid. (2017) International Conference on Unmanned Aircraft Systems 2373-6720 Miami 893-901
    Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk) | Tudományos[27251555] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 27251555, Kapcsolat: 27251555
  14. Molloy T.L. et al. Adaptive detection threshold selection for vision-based sense and avoid. (2017) Megjelent: 2017 International conference on unmanned aircraft systems (ICUAS) pp. 893-901
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[30371714] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 30371714, Kapcsolat: 27779728
  15. Mejias L et al. Sense and avoid technology developments at Queensland University of Technology. (2016) IEEE AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS MAGAZINE 0885-8985 31 7 28-37
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[26288147] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26288147, Kapcsolat: 26288147
Zsedrovits T et al. Distant aircraft detection in sense-and-avoid on kilo-processor architectures. (2015) Megjelent: 2015 European Conference on Circuit Theory and Design pp. 1-4, 2993287
Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[2993287]
  1. Matthews Suzanne. Harnessing single board computers for military data analytics. (2018) Megjelent: Military Applications of Data Analytics pp. 63-77
    Könyvfejezet (Könyvrészlet) | Tudományos[31159560] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31159560, Kapcsolat: 28786830
  2. Artolazábal J.A.R. et al. Challenges and applications in Intelligent Video Analytics for UAS. (2018) Megjelent: AUVSI XPONENTIAL 2018 pp. 1-6
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[30371668] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 30371668, Kapcsolat: 27779646
Zsedrovits T et al. Distant Aircraft Detection in Sense-and-Avoid on Kilo-Processor Architectures. (2015) Megjelent: Proceedings of the Workshop on Information Technology and Bionics pp. 35-39, 2964392
Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[2964392]
  1. Matthews Suzanne. Harnessing single board computers for military data analytics. (2018) Megjelent: Military Applications of Data Analytics pp. 63-77
    Könyvfejezet (Könyvrészlet) | Tudományos[31159560] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31159560, Kapcsolat: 28786289
Zarándy Á et al. A real-time multi-camera vision system for UAV collision warning and navigation. (2016) JOURNAL OF REAL-TIME IMAGE PROCESSING 1861-8200 12 4 709-724, 2734428
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[2734428]
  1. Rademeyer Jaak. Vision-based flight control for a quadrotor UAV. (2020)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[31868247] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31868247, Kapcsolat: 29844624
  2. Pashaei Ali et al. Convolution neural network joint with mixture of extreme learning machines for feature extraction and classification of accident images. (2020) JOURNAL OF REAL-TIME IMAGE PROCESSING 1861-8200 17 4 1051-1066
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31505261] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31505261, Kapcsolat: 29271358
  3. 王鹏 et al. 一种图像缩放算法的 SoC 协同加速设计方法. (2019)
    Disszertáció | Tudományos[31160060] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160060, Kapcsolat: 28786771
  4. Siewert Sam B et al. Slew-to-Cue Electro-Optical and Infrared Sensor Network for small UAS Detection, Tracking and Identification. (2019) Megjelent: AIAA Scitech 2019 Forum p. 2264
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[31160064] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160064, Kapcsolat: 28786775
  5. Zahran S. et al. New UAV Velocity Estimation Using Array of Hall effect Sensors for Indoor Navigation. (2019) Megjelent: PROCEEDINGS OF THE ION 2019 PACIFIC PNT MEETING pp. 413-423
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[31584416] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31584416, Kapcsolat: 29428079
  6. Zahran Shady et al. Enhanced Drone Navigation in GNSS Denied Environment Using VDM and Hall Effect Sensor. (2019)
    Egyéb | Tudományos[31160062] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160062, Kapcsolat: 28786773
  7. Zahran Shady et al. Enhanced Drone Navigation in GNSS Denied Environment Using VDM and Hall Effect Sensor. (2019) ISPRS INTERNATIONAL JOURNAL OF GEO-INFORMATION 2220-9964 8 4
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31584418] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31584418, Kapcsolat: 29428080
  8. Bosch Alay Josep. Underwater navigation and mapping with an omnidirecional optical sensor. (2018)
    Disszertáció | Tudományos[31160061] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160061, Kapcsolat: 28786772
  9. Ceron Alexander et al. Onboard visual-based navigation system for power line following with UAV. (2018) INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED ROBOTIC SYSTEMS 1729-8806 1729-8814 15 2
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[27271282] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27271282, Kapcsolat: 27271282
  10. Farhan Muhammad et al. Real-time imaging-based assessment model for improving teaching performance and student experience in e-learning. (2017) JOURNAL OF REAL-TIME IMAGE PROCESSING 1861-8200 13 3 491-504
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31160067] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160067, Kapcsolat: 28786777
  11. Molloy TL et al. Detection of aircraft below the horizon for vision-based detect and avoid in unmanned aircraft systems. (2017) JOURNAL OF FIELD ROBOTICS 1556-4959 1556-4967 34 7 1378-1391
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[27163347] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 27163347, Kapcsolat: 28786733
  12. Bratanov D. et al. A vision-based sense-and-avoid system tested on a ScanEagle UAV. (2017) Megjelent: 2017 International conference on unmanned aircraft systems (ICUAS) pp. 1134-1142
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[30371726] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 30371726, Kapcsolat: 28786735
  13. Molloy T.L. et al. Adaptive detection threshold selection for vision-based sense and avoid. (2017) Megjelent: 2017 International conference on unmanned aircraft systems (ICUAS) pp. 893-901
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[30371714] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 30371714, Kapcsolat: 28786739
  14. Wilson Michael et al. Flight test and evaluation of a prototype sense and avoid system onboard a scaneagle unmanned aircraft. (2016) IEEE AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS MAGAZINE 0885-8985 31 9 6-15
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31160066] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31160066, Kapcsolat: 28786776
Zsedrovits T et al. Performance Analysis of Camera Rotation Estimation Algorithms for UAS Sense and Avoid. (2016) Megjelent: 2015 3rd Workshop on Research, Education and Development of Unmanned Aerial Systems, RED UAS 2015 pp. 62-71, 2985393
Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[2985393]
  1. Yang R. et al. Possibility Theory Based Evaluation Scheme of UAS Detect Performance. (2021) Megjelent: 3rd IEEE International Conference on Civil Aviation Safety and Information Technology, ICCASIT 2021 pp. 367-370
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[32787440] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32787440, Kapcsolat: 31247480
  2. Xiao Nan et al. A Target Positioning Method for Industrial Robot Based on Multiple Visual Sensors. (2020) TRAITEMENT DU SIGNAL 0765-0019 37 469-475
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31475789] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31475789, Kapcsolat: 29896264
  3. Bilbao A.V. et al. Compact Rapid Capacitor Charger for Mobile Marx Generator Applications. (2019) Megjelent: 2019 IEEE Pulsed Power and Plasma Science, PPPS 2019
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[31907137] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 31907137, Kapcsolat: 29896265
2022-06-30 16:34