Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENEGUETTE, RODOLFO IPOLITO - ICMC ; REYNA, ANA ROSALIA HUAMAN - ICMC ; FARFAN, ALEX JOSUE FLOREZ - ICMC ; FERRANTE, GABRIEL SOUTO - ICMC ; NAKAMURA, LUIS HIDEO VASCONCELOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/SSIAI59505.2024.10508700
- Subjects: RASTREAMENTO; VEÍCULOS; SEGURANÇA NO TRÂNSITO; ALGORITMOS
- Keywords: Object detection; Vehicle tracking; Areas of interest; Convex Hull
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2024
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation - SSIAI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
REYNA, Ana Rosalia Huaman et al. Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SSIAI59505.2024.10508700. Acesso em: 10 jun. 2024. -
APA
Reyna, A. R. H., Farfan, A. J. F., Ferrante, G. S., Rocha Filho, G. P., Nakamura, L. H. V., & Meneguette, R. I. (2024). Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SSIAI59505.2024.10508700 -
NLM
Reyna ARH, Farfan AJF, Ferrante GS, Rocha Filho GP, Nakamura LHV, Meneguette RI. Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SSIAI59505.2024.10508700 -
Vancouver
Reyna ARH, Farfan AJF, Ferrante GS, Rocha Filho GP, Nakamura LHV, Meneguette RI. Detection and tracking of multiple vehicles using semantic information [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SSIAI59505.2024.10508700 - MEDAVET: traffic vehicle anomaly detection mechanism based on spatial and temporal structures in vehicle traffic
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Informações sobre o DOI: 10.1109/SSIAI59505.2024.10508700 (Fonte: oaDOI API)
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