Romanovskis, Vadims
(2026)
Data-driven Deep learning for Automated Vehicle Damage Severity Assessment.
Bachelorarbeit, Technische Hochschule Köln.
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PDF
- Nur DLR-intern zugänglich
1MB |
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/223042/ |
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| Dokumentart: | Hochschulschrift (Bachelorarbeit) |
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| Titel: | Data-driven Deep learning for Automated Vehicle Damage Severity Assessment |
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| Autoren: | | Autoren | Institution oder E-Mail-Adresse | Autoren-ORCID-iD | ORCID Put Code |
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| Romanovskis, Vadims | TH Köln | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT |
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| DLR-Supervisor: | |
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| Datum: | 2026 |
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| Open Access: | Nein |
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| Seitenanzahl: | 66 |
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| Status: | veröffentlicht |
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| Stichwörter: | Computer vision, deep learning, classification |
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| Institution: | Technische Hochschule Köln |
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| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr |
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| HGF - Programm: | Raumfahrt |
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| HGF - Programmthema: | Technik für Raumfahrtsysteme |
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| DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt |
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| DLR - Forschungsgebiet: | R SY - Technik für Raumfahrtsysteme |
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| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - CERES | Computing-Effizienz und -Resilienz für Raumfahrt-Software |
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| Standort: |
Köln-Porz
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| Institute & Einrichtungen: | Institut für Softwaretechnologie |
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| Hinterlegt von: |
Akdag, Dr. Hakan
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| Hinterlegt am: | 09 Mär 2026 13:12 |
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| Letzte Änderung: | 09 Mär 2026 13:12 |
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