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    Titel :

    A Feature-Engineering Based Variational Autoencoders Method for Mode S Radar Anomaly Detection


    Beteiligte:
    J, QF (Autor:in) / Zuo, Di (Autor:in) / Jin, Kaiyan (Autor:in) / Zou, Wenhua (Autor:in) / Zhao, Peng (Autor:in)

    Kongress:

    AIAA SCITECH 2025 Forum



    Erscheinungsdatum :

    01.01.2025




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch




    Anomaly Detection in Autonomous Vehicle’s Lidar Sensor Data Using Variational Autoencoders

    Sboui, Nourhane / Hadded, Mohamed / Ghazzai, Hakim et al. | IEEE | 2024



    Variational Autoencoders

    Ghojogh, Benyamin / Crowley, Mark / Karray, Fakhri et al. | Springer Verlag | 2022


    Deep Tracking Portfolios Using Autoencoders and Variational Autoencoders

    Urrego, Daniel Aragón / Nieto, Oscar Eduardo Reyes / Quimbayo, Carlos Andrés Zapata | Springer Verlag | 2024


    Certifiably Robust Variational Autoencoders

    Barrett, Ben / Camuto, Alexander / Willetts, Matthew et al. | ArXiv | 2021

    Freier Zugriff