Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке:
https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/20479
Назив: | RealForAll: Real-time System for Automatic Detection of Airborne Pollen | Аутори: | Tešendić, Danijela Boberić-Krstićev, Danijela Matavulj, Predrag Brdar, Sanja Panić, Marko Minić, Vladan Šikoparija, Branko |
Кључне речи: | Process automation, integrated information system, neural networks, classification, health care | Датум издавања: | јул-2020 | Часопис: | Enterprise Information Systems | Сажетак: | The aim of this paper is to describe a solution suitable for the automation of standard pollen information service (EN 16868:2019). We are describing the RealForAll integrated information system developed for automatic airborne pollen detection and real-time data delivery to end-users. This solution is based on the measurements from the Rapid-E airborne particle monitor. The system incorporates an AI-enabled subsystem based on a convolutional neural network that continuously retrieves raw data from Rapid-E and performs the classification of airborne pollen. The main advantages of this system reflect in real-time data delivery and independence of aerobiology experts during the pollen season. | URI: | https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/20479 | ISSN: | 1751-7575 | DOI: | 10.1080/17517575.2020.1793391 |
Налази се у колекцијама: | IBS Publikacije/Publications |
Приказати целокупан запис ставки
Преглед/и станица
56
Протекла недеља
11
11
Протекли месец
0
0
проверено 03.05.2024.
Google ScholarTM
Проверите
Алт метрика
Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.