Отрывок: All use subject to https://www.ebsco.com/terms-of-use Copyright © 2022, IGI Global. Copying or distributing in print or electronic forms without written permission of IGI Global is prohibited. 147 Mathematical Modeling of Unmanned Aerial Vehicles INTRODUCTION Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are becoming more common in a wide range of scenarios and applications as a result of technical advancements in sensor, electronics, and telecommunication technolog...
Название : Unmanned Aerial Vehicles and Multidisciplinary Applications Using AI Techniques
Авторы/Редакторы : Ahmed A. Elngar
Bella Mary I. Thusnavis
K. Martin Sagayam
Ключевые слова : TECHNOLOGY & ENGINEERING / Robotics
TECHNOLOGY & ENGINEERING / Agriculture / General
Aerial surveillance
Drone aircraft--Industrial applications
COMPUTERS / Artificial Intelligence / General
Дата публикации : 2022
Издательство : Engineering Science Reference
Библиографическое описание : Ahmed A. Elngar Unmanned Aerial Vehicles and Multidisciplinary Applications Using AI Techniques / Ahmed A. Elngar, Bella Mary I. Thusnavis, K. Martin Sagayam. - Hershey, PA : Engineering Science Reference, 2022. - 1 file (9.7 Mb) (326 p.). - ISBN = 9781799887638, 9781799887652, 9781799887669. - Текст : электронный
Аннотация : Используемые программы Adobe Acrobat
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) и искусственный интеллект (ИИ) привлекают внимание академических и промышленных исследователей ,благодаря свободам, которые предоставляют БПЛА при удаленном управлении и мониторинге деятельности. Применение методов машинного обучения и глубокого обучения может привести к быстрым и надежным результатам и помогло в мониторинге в режиме реального времени, сборе и обработке данных, а также прогнозировании. Беспилотные летательные аппараты, использующие эти технологии, могут стать незаменимыми инструментами для компьютерных / беспроводных сетей, умных городов, военного применения, сельского хозяйства и добычи полезных ископаемых. Беспилотные летательные аппараты и междисциплинарные приложения с использованием методов искусственного интеллекта являются важным справочным источником, который охватывает методы распознавания образов, машинного и глубокого обучения, а также другие методы искусственного интеллекта и влияние, которое они оказывают при применении к различным приложен
Unmanned aerial vehicles (UAVs) and artificial intelligence (AI) are gaining the attention of academic and industrial researchers due to the freedoms that UAVs afford when operating and monitoring activities remotely. Applying machine learning and deep learning techniques can result in fast and reliable outputs and have helped in real-time monitoring, data collection and processing, and prediction. UAVs utilizing these techniques can become instrumental tools for computer/wireless networks, smart cities, military applications, agricultural sectors, and mining. Unmanned Aerial Vehicles and Multidisciplinary Applications Using AI Techniques is an essential reference source that covers pattern recognition, machine and deep learning-based methods, and other AI techniques and the impact they have when applied to different real-time applications of UAVs. It synthesizes the scope and importance of machine learning and deep learning models in enhancing UAV capabilities, solutions to problems, and numerous application
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Unmanned-Aerial-Vehicles-and-Multidisciplinary-Applications-Using-AI-Techniques-107116
ISBN : 9781799887638
9781799887652
9781799887669
Другие идентификаторы : 3377012
Ключевые слова: machine learning techniques
беспилотные летательные аппараты
unmanned aerial vehicles
сбор и обработка данных
искусственный интеллект
методы глубокого обучения
методы машинного обучения
deep learning methods
data collection and processing
artificial intelligence
Располагается в коллекциях: eBooks

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
3377012.pdf9.94 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.