Publikation: A Visual Sensing Concept for Robustly C...

Stammdaten
Titel: A Visual Sensing Concept for Robustly Classifying House Types through a Convolutional Neural Network Architecture Involving a Multi-Channel Features Extraction
Untertitel:
Kurzfassung:
Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 10.2020 (Online)
Erschienen in: Sensors
Sensors
zur Publikation
 ( MDPI Publishing; )
Titel der Serie: -
Bandnummer: 20
Heftnummer: 19
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 5672

Versionen
Keine Version vorhanden
Erscheinungsdatum: 10.2020
ISBN (e-book): -
eISSN: 1424-8220
DOI: http://dx.doi.org/10.3390/s20195672
Homepage: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/19/5672
Open Access
  • Online verfügbar (Open Access)

Zuordnung
Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
  Institut für Intelligente Systemtechnologien
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
   hubert.zangl@aau.at
http://www.uni-klu.ac.at/tewi/ict/sst/index.html
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung
Sachgebiete
  • 102003 - Bildverarbeitung
  • 102018 - Künstliche Neuronale Netze
  • 102019 - Machine Learning
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Zitationsindex
  • Science Citation Index Expanded (SCI Expanded)
Informationen zum Zitationsindex: Master Journal List
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Transportation Informatics Group

Kooperationen
Keine Partnerorganisation ausgewählt

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