1. Repositório Aberto da Universidade do Porto
  2. FEUP - Faculdade de Engenharia
  3. FEUP - Dissertação
Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/10216/170325
Registo completo
Campo DCValorIdioma
dc.creatorPedro Dias Teresinho
dc.date.accessioned2026-01-26T03:58:23Z-
dc.date.available2026-01-26T03:58:23Z-
dc.date.issued2025-10-16
dc.date.submitted2025-11-04
dc.identifier.othersigarra:748196
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10216/170325-
dc.language.isoeng
dc.rightsembargoedAccess
dc.subjectEngenharia electrotécnica, electrónica e informática
dc.subjectElectrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
dc.titleDeep Learning-Based Multi-Person Tracking in Fixed-View 2D RGB Video
dc.typeDissertação
dc.date.embargo2028-10-15
dc.contributor.uportoFaculdade de Engenharia
dc.identifier.tid204118263
dc.subject.fosCiências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
dc.subject.fosEngineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
thesis.degree.disciplineMestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
thesis.degree.grantorFaculdade de Engenharia
thesis.degree.grantorUniversidade do Porto
thesis.degree.level1
rcaap.embargofctPossível publicação em revista.
Aparece nas coleções:FEUP - Dissertação

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
748196.pdf
  Restricted Access		Deep Learning-Based Multi-Person Tracking in Fixed-View 2D RGB Video15.42 MBAdobe PDFVer/Abrir
Mostrar registo em formato simples Recomendar este registo Ver estatísticas


Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.