Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM118284
035-os BibID:	(cikkazonosító)6008304 (WoS)001097548900005 (Scopus)85174839332
Első szerző:	Pándy Árpád (szoftverfejlesztő rendszermérnök)
Cím:	Steering Angle Prediction From a Camera Image as a Backup Service / Pandy, Arpad; Kovacs, Laszlo; Kovacs, Adam; Hajdu, Andras
Dátum:	2023
ISSN:	2475-1472
Megjegyzések:	In this paper, we describe a method to predict the steering angle of the front wheels of a small-sized vehicle from a rear-view camera image. Our approach can be applied to give backup feedback for controlling units of autonomous vehicles or to detect anomalies in the running characteristics of the wheels. We determine how the emitted control (pulse-width modulation, PWM) signal correlates with the position of the wheel edges in the camera image. Thus, we can use the PWM values in a supervised learning scenario to train an appropriate convolutional neural network-based architecture to predict the steering angle. In our experiments, we found an approximately 95\% prediction accuracy for this task; we also made our data and source codes publicly available.
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk Autonomous Vehicles Vehicle Control Vision Sensors for Intelligent Vehicles Video/Image Processing Steering
Megjelenés:	IEEE Sensors Letters. - 7 : 11 (2023), p. 1-4. -
További szerzők:	Kovács László (1984-) (informatikus) Kovács Ádám Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:	OTKA-143540 OTKA TKP2020-NKA-04 Egyéb
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM118110
Első szerző:	Pándy Árpád (szoftverfejlesztő rendszermérnök)
Cím:	Extracting Drug Names from Medical Reports / Arpad Pandy, Balazs Harangi, Andras Hajdu
Dátum:	2023
Megjegyzések:	extractionfromtext-formatmedical reportswritten ina low-resource language.We locateandcollectdrugdosage informationincontinuoustextstoenablethestatisticalprocessing of this information. As a first step, we use rule-based textprocessingmethods togainabasemodelandgenerate learning dataforlanguagemodelcreation.Thisrule-basedannotationpart component includes tokenization, tagging, and chunk parsing of tags, usingdomain-specific grammar to locate andconnect related tokens. Then, to improve the extraction of the drug anddosage-relatedtextelements,weintroduceasemi-supervised learningprocess to trainaBERT-based languagemodel. This deep learning-based approach is able to handle the rigidity presentedinthedatatobeprocessed.Toevaluateourapproach, we consider several standard performance metrics.Basedonour experiments,whichshow a 3.5% improvement inextraction,we conclude that these combinations of the rule-based anddeep learning-based natural language processing approaches are a validapproach for this task to improve the recognitionof the druganddosageentities inmedical texts.
ISBN:	9798350360462
Tárgyszavak:	előadáskivonat könyvrészlet natural language processing drug name extraction rule-based language model transformer-based language model
Megjelenés:	IEEE 18th International Conference on Computer Science and Information Technologies (CSIT). - p. 1-4. -
További szerzők:	Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:	2020-1.1.2-PIACI-KFI-202100223 Egyéb TKP2021-NKTA-34 Egyéb
Internet cím:	Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM104447
035-os BibID:	(Scopus)85140995522
Első szerző:	Pándy Árpád (szoftverfejlesztő rendszermérnök)
Cím:	Image sensor based steering signal for a digital actuator system / Árpád Pándy, Dávid-Gyula Kun, László Kovács, Gábor Vasváry, Zoltán Pánti, András Hajdu
Dátum:	2022
Megjegyzések:	Autonomous driving is an emerging field of research. The related industry is one of the most expensive areas nowadays. The core of these complex controlling systems is the perception of the environment and the usage of actuators for changing supported by sensors to give obvious feedback about the change of state. Steering controlling is such a subsystem. In the real-sized modern car, there are several methods for implementing feedback loops for it, such as torque and angle sensors. In this paper, we concentrate on extending our model-based research and development autonomous vehicle platform ? DAVE to be able to study the hard conditions safely and cost-effectively. This work presents a method for a new sensor signal integrated into our CAN-BUS system to give feedback about the steering movement of the wheels to a digital steering controller using a rear-view camera. The advantage of using a rear-view blind-spot camera is that it is already in place, and no additional hardware is needed to use it as a pseudo angle sensor.
ISBN:	978-1-6654-9653-7
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat könyvrészlet edge detection semantic segmentation actuator visual feedback autonomous driving position measurement DAVE digital actuator system sensor development autonomous vehicles steering model sized autonomous vehicles
Megjelenés:	2022 IEEE 2nd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS) / Fazekas István. - p. 229-234. -
További szerzők:	Kun Dávid-Gyula Kovács László (1984-) (informatikus) Vasváry Gábor Pánti Zoltán Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:	TKP2020-NKA-04 Egyéb
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: