| Tài liệu tham khảo |
Loại |
Chi tiết |
| 1. Lê Hùng Lân và các cộng sự (2005), Báo cáo Đề tài Nghiên cứu Khoa học và Phát triển công nghệ cấp nhà nước “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Thông tin và Tự động hoá trong quản lý điều hành giao thông đô thị” - Mã số: KC-03-21 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
Báo cáo Đề tài Nghiên cứu Khoahọc và Phát triển công nghệ cấp nhà nước “Nghiên cứu ứng dụng côngnghệ Thông tin và Tự động hoá trong quản lý điều hành giao thông đôthị |
| Tác giả: |
Lê Hùng Lân và các cộng sự |
| Năm: |
2005 |
|
| 2. Lê Hùng Lân và các cộng sự (2008), Báo cáo Đề tài Nghiên cứu Khoa học và Phát triển công nghệ cấp nhà nước “Nghiên cứu thiết kế, chế tạo các thiết bị, phương tiện và hệ thống tự động kiểm tra, giám sát, điều hành phục vụ cho an toàn giao thông đường bộ” - Mã số: KC.03.05/06-10 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
Báo cáo Đề tài Nghiên cứu Khoa họcvà Phát triển công nghệ cấp nhà nước “Nghiên cứu thiết kế, chế tạo cácthiết bị, phương tiện và hệ thống tự động kiểm tra, giám sát, điều hànhphục vụ cho an toàn giao thông đường bộ |
| Tác giả: |
Lê Hùng Lân và các cộng sự |
| Năm: |
2008 |
|
| 3. Đặng Quang Thạch và các cộng sự (2016). “Xây dựng thuật toán ước lượng mật độ xe lưu thông trên đường bằng công nghệ xử lý ảnh”. Báo cáo đề tài NCKH thuộc Viện Ứng dụng Công nghệ |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
“Xây dựng thuật toán ướclượng mật độ xe lưu thông trên đường bằng công nghệ xử lý ảnh” |
| Tác giả: |
Đặng Quang Thạch và các cộng sự |
| Năm: |
2016 |
|
| 5. A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. “ImageNet classification with deep convolutional neural networks”. In NIPS, 2012 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
ImageNet classificationwith deep convolutional neural networks |
|
| 8. David J. Fleet & Yair Weiss (2006). "Optical Flow Estimation". In Paragios; et al. Handbook of Mathematical Models in Computer Vision.Springer. ISBN 0-387-26371-3 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
Optical Flow Estimation |
| Tác giả: |
David J. Fleet & Yair Weiss |
| Năm: |
2006 |
|
| 10. Jonathan Hui. “Real-time Object Detection with YOLO, YOLOv2 and Now YOLOv3”. Medium, 18 Mar.2018 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
Real-time Object Detection with YOLO, YOLOv2 andNow YOLOv3 |
|
| 11. Molchanov V.V., et al. “Pedestrian detection in video surveillance using fully convolutional YOLO neural network.” Automated Visual Inspection and Machine Vision II. Vol. 10334. International Society for Potics and Photonics, 2017 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
Pedestrian detection in video surveillance usingfully convolutional YOLO neural network |
|
| 12. Ojala, T., Pietikọinen, M. and Harwood, D. (1996), "A Comparative Study of Texture Measures with Classification Based on Feature Distributions". Pattern Recognition 19(3):51-59 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
A ComparativeStudy of Texture Measures with Classification Based on FeatureDistributions |
| Tác giả: |
Ojala, T., Pietikọinen, M. and Harwood, D |
| Năm: |
1996 |
|
| 13. Redmon Joseph, and Ali Farhadi. “Yolov3: An incremental improvement.” arXiv: 1804.02767 (2018) |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
Yolov3: An incrementalimprovement |
|
| 14. Redmon Joseph, et al. “You only look once: Unified, real-time object detection.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition 2016 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
You only look once: Unified, real-time objectdetection |
|
| 15. Ross Girshick, et al. “Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
Region-Based Convolutional Networks forAccurate Object Detection and Segmentation |
|
| 16. Ross Girshick, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
Rich feature hierarchies for accurate objectdetection and semantic segmentation |
|
| 17. Viola and Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features", Computer Vision and Pattern Recognition, 2001 |
Sách, tạp chí |
| Tiêu đề: |
Rapid object detection using a boosted cascade ofsimple features |
|
| 4. A. J. Lipton, H. Fujiyoshi, and R.S. Patil. Moving target classification and tracking from real-time Video. In Proc. of Workshop Applications of Computer Vision, 2008 |
Khác |
|
| 6. C. Stauffer and W. Grimson. Adaptive background mixture models for realtime tracking. In Proc. of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2005 |
Khác |
|
| 7. Christopher Richard Wren, Ali Azarbayejani, Trevor Darrell, and Alex Paul Pentland. Pfinder: Real-Time Tracking of the Human Body. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Inteligence, Vol. 19, No.7, July 1997 |
Khác |
|
| 9. Freddy Kurniawan, Haruno Sajati, Okto Dinaryanto, Image Processing Technique for Traffic Density Estimation. International Journal of Engineering and Technology (IJET) ISSN: 2319-8613, Vol. 9, No. 2, May 2017 |
Khác |
|
| 18. Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. Gradient-based learning applied to document recognition. Proc. of the IEEE, 1998 |
Khác |
|