SySiKo - Fahrzeugbasiertes System zur Vermeidung von Kollisionen mit schwachen Verkehrsteilnehmern im Totwinkelbereich Kurzbericht Teilprojekttitel SySiKo-Machine Learning : Berichtszeitraum: 01.08.2019-31.07.2022

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Bibliographische Detailangaben
Körperschaft:	Universität Potsdam Professur Architekturen eingebetteter Systeme für die Signalverarbeitung (Herausgebendes Organ)
Weitere Verfasser:	Benno, Stabernack (VerfasserIn), Steć, Michał (VerfasserIn)
Format:	UnknownFormat
Sprache:	ger
Veröffentlicht:	Potsdam Universität Potsdam, Institut für Informatik, Architekturen eingebetteter Systeme für die Signalverarbeitung 2022
Schlagworte:	Forschungsbericht > Nutzfahrzeug > Radfahrer > Zusammenstoß > Toter Winkel > Fahrerassistenzsystem > Deep learning > Prognose > Datenfusion
Online Zugang:	Inhaltsverzeichnis
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Beschreibung
Beschreibung:	Förderkennzeichen BMBF 16ES0987 [richtig] - 16ES0985K [falsch] Verbundnummer 01191638 Unterschiede zwischen dem gedruckten Dokument und der elektronischen Ressource können nicht ausgeschlossen werden
Beschreibung:	3 ungezählte Blätter, 19 Blätter Illustrationen, Diagramme