Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
A computer vision-based approach for storage locations occupancy detection using deep learning / Łukasz Jeleń, Marek KARKULA, Dariusz Olearczuk // W: CLC 2022 [Dokument elektroniczny] : 10th Carpathian Logistics Congress : logistics, distribution, transport & management : Jun 15 - 17, 2022, Bojnice, Slovakia : conference proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Ostrava : TANGER Ltd., cop. 2022. — (CLC... (Conference Proceedings...) ; ISSN 2694-9318). — e-ISBN: 978-80-88365-08-2. — S. 73–79. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.confer.cz/proceedings/clc/2022.pdf [2022-12-05]. — Bibliogr. s. 78–79, Abstr.
Autorzy (3)
- Jeleń Łukasz
- AGHKarkula Marek
- Olearczuk Dariusz
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 144022 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2022-12-21 |
| DOI | 10.37904/clc.2022.4570 |
| Rok publikacji | 2022 |
| Typ publikacji | materiały konferencyjne (aut.) |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | CLC... (Conference Proceedings...) |
Abstract
Increasing the efficiency of processes in warehouse facilities is now required in every industry. One of the important decision-making problems is the proper utilization of storage space. The paper presents research results on the application of architecture for storage location occupancy detection based on computer vision methods and deep learning models. The paper contains a detailed description of the developed solution and an estimation of the solution performance.
