แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Guidance system for visually impaired persons using deep learning and optical flow



keyword: YOLOv3
LCSH: Deep learning (Machine learning)
; Optical Flow
LCSH: Neural networks (Computer science)
LCSH: Detectors
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2024-04-23
Issued: 2024-04-23
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Institute of Electrical and Electronics Engineers. The 27th International Computer Science and Engineering Conference 2023 (ICSEC 2023) (pp.266-271). Bangkok : Institute of Electrical and Electronics Engineers
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ICSEC 2023pp.266-271.pdf 1.79 MB
ใช้เวลา
0.018538 วินาที

Dubey, Shwetang
Title Contributor Type
Guidance system for visually impaired persons using deep learning and optical flow
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Dubey, Shwetang;Sahoo, Alok Ranjan;Pavan Chakraborty

บทความ/Article
Sahoo, Alok Ranjan
Title Contributor Type
Guidance system for visually impaired persons using deep learning and optical flow
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Dubey, Shwetang;Sahoo, Alok Ranjan;Pavan Chakraborty

บทความ/Article
Pavan Chakraborty
Title Contributor Type
Guidance system for visually impaired persons using deep learning and optical flow
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Dubey, Shwetang;Sahoo, Alok Ranjan;Pavan Chakraborty

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,357
รวม 2,360 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 9,957 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 9 ครั้ง
รวม 9,966 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.46