Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM102588
035-os BibID:	(cikkazonosító)69 (WoS)000845243900001 (Scopus)85133535530
Első szerző:	Kapusi Tibor Péter (mérnökinformatikus, villamosmérnök)
Cím:	Application of Deep Learning in the Deployment of an Industrial SCARA Machine for Real-Time Object Detection / Tibor Péter Kapusi, Timotei István Erdei, Géza Husi, András Hajdu
Dátum:	2022
ISSN:	2218-6581
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Gépészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk
Megjelenés:	Robotics. - 11 : 4 (2022), p. 1-20. -
További szerzők:	Erdei Timotei István (1990-) (mechatronikai mérnök) Husi Géza (1962-) (gépészmérnök, mechatronikai mérnök, számítógépes tervezőmérnök) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:	TKP2020-NKA-04 Egyéb
Internet cím:	Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat DOI Szerző által megadott URL
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM038640
Első szerző:	Oniga István László (villamosmérnök)
Cím:	Intelligent Human-Machine Interface Using Hand Gestures Recognition / Oniga Stefan, Végh János, Orha Ioan
Dátum:	2012
Megjegyzések:	Due to the rapid increase of number of industrial or domestic systems that must be controlled it is clear that new, more natural methods of control are needed. This paper presents an intelligent human machine interface based on hand's gesture recognition. The gestures based control system is composed by two subsystems that communicated via radio waves. The first subsystem is a bracelet that captures the movement of the hand using accelerometers. The second subsystem is the control box on which the data processing takes place. Artificial Neural Networks (ANN) are used to add learning capabilities and adaptive behavior to intelligent interfaces that can be used even by elderly or impaired people. Field Programmable Gate Array (FPGA) implementation is an easy an attractive way for hardware implementation. The desired network is modeled, trained and simulated using Neural Network Toolbox. Many networks architecture trained with different methods could be simulated and the network that is best performing for givenapplication is chosen for hardware implementation using System Generator tool developed by Xilinx Inc. This also allows the easy generation of Hardware Description Language (HDL) code from the system representation in Simulink. This HDL design can then be synthesized for implementation in the Xilinx family of FPGA devices.
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok konferenciacikk Human-Machine Interface Gesture recognition Artificial Neural Networks Field Programmable Gate Arrays
Megjelenés:	Automation Quality and Testing Robotics (AQTR), 2012 IEEE International Conference on. - p. 559-563. -
További szerzők:	Végh János (1953-) (fizikus) Orha, Ioan
Internet cím:	Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat Szerző által megadott URL 856 41 DOI
Borító:
Saját polcon: