Multitask self-driving car camera cocoon iot-based system / (Record no. 171975)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 04361namaa22004091i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field OSt
005 - أخر تعامل مع التسجيلة
control field 20250617113548.0
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 250510s2024 ua a|||frm||| 000 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloguing agency EG-GICUC
Language of cataloging eng
Transcribing agency EG-GICUC
Modifying agency EG-GICUC
Description conventions rda
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title eng
Language code of summary or abstract eng
-- ara
049 ## - Acquisition Source
Acquisition Source Deposit
082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Classification number 621.381
092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC)
Classification number 621.381
Edition number 21
097 ## - Degree
Degree Ph.D
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Local Call Number Cai01.13.08.Ph.D.2024.Mo.M
100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Authority record control number or standard number Mohammed Abdou Tolba,
Preparation preparation.
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Multitask self-driving car camera cocoon iot-based system /
Statement of responsibility, etc. by Mohammed Abdou Tolba ; Supervisors Prof. Dr. Hanan Ahmed Kamal.
246 15 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title نظام متعدد المهام قائم على انترنت الاشياء و شرنقة الكاميرات لتحقيق سياره ذاتية القياده /
264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2024.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 100 pages :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 30 cm. +
Accompanying material CD.
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term text
Source rda content
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term Unmediated
Source rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term volume
Source rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2024.
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc. note Bibliography: pages 95-100
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Nowadays deep learning and IoT collaboration are invading automotive applications heavily especially in autonomous driving through successful assistance functionalities. Crash avoidance, path planning, and automatic emergency braking are essential for autonomous driving. Trigger-action- based IoT platforms are also widely used for their simplicity and ability to do repetitive tasks efficiently and accurately. In this work, we created our dataset due to the lack of available benchmark datasets using the CARLA simulator. Our proposed systems are SDC-Net, and SDC-Net++: end-to-end deep learning IoT hybrid systems in which a multitask neural network is trained based on different input representations for a camera-cocoon setup. The proposed systems aim to output relevant control actions for crash avoidance, path planning, and automatic emergency braking, then provide the connected vehicles via IoT with the relevant information about the detected crash like severity, and location.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. في الوقت الحاضر، تتسارع وتيرة تعاون التعلم العميق وإنترنت الأشياء في التطبيقات الخاصة بالسيارات، خاصة في القيادة الذاتية من خلال الوظائف المساعدة الناجحة. تُعدّ تجنب الحوادث، والتخطيط للمسار، والفرملة الطارئة التلقائية أساسية للقيادة الذاتية. كما تُستخدم منصات إنترنت الأشياء القائمة على الفعل ورد الفعل على نطاق واسع لسهولتها وقدرتها على تنفيذ المهام المتكررة بكفاءة ودقة. في هذا العمل، أنشأنا مجموعة البيانات الخاصة بنا نظراً لعدم توفر مجموعات بيانات مرجعية باستخدام محاكي .CARLA الأنظمة المقترحة لدينا هي SDC-Net و SDC-Net++ أنظمة هجينة تعتمد على التعلم العميق وإنترنت الأشياء حيث يتم تدريب شبكة عصبية متعددة المهام بناءً على تمثيلات إدخال مختلفة لإعداد الكاميرا. تهدف الأنظمة المقترحة إلى إخراج الإجراءات التحكمية ذات الصلة لتجنب الحوادث، والتخطيط للمسار، والفرملة الطارئة التلقائية، ثم تزويد المركبات المتصلة عبر إنترنت الأشياء بالمعلومات ذات الصلة حول الحادث المكتشف مثل الشدة والموقع.
530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE
Issues CD Issues also as CD.
546 ## - LANGUAGE NOTE
Text Language Text in English and abstract in Arabic & English.
650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Electronics
Source of heading or term qrmak
653 #0 - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Autonomous driving
-- deep learning
-- computer vision
-- multitask learning
-- crash avoidance
-- path planning
-- automatic emergency braking
-- camera- cocoon
-- IoT
-- system
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Hanan Ahmed Kamal
Relator term thesis advisor.
900 ## - Thesis Information
Grant date 01-01-2024
Supervisory body Hanan Ahmed Kamal
Discussion body Omar Ahmed Nasr
-- Heba Ahmed Abdelsalam Elnemr
Universities Cairo University
Faculties Faculty of Engineering
Department Department of Electronics and Communications Engineering
905 ## - Cataloger and Reviser Names
Cataloger Name Shimaa
Reviser Names Eman Ghareb
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme Dewey Decimal Classification
Koha item type Thesis
Edition 21
Suppress in OPAC No
Holdings
Source of classification or shelving scheme Home library Current library Date acquired Inventory number Full call number Barcode Date last seen Effective from Koha item type
Dewey Decimal Classification المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول 10.05.2025 91225 Cai01.13.08.Ph.D.2024.Mo.M 01010110091225000 10.05.2025 10.05.2025 Thesis
Cairo University Libraries Portal Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contacts: new-lib@cl.cu.edu.eg | cnul@cl.cu.edu.eg
CUCL logo CNUL logo
© All rights reserved — Cairo University Libraries
CUCL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: new-lib@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — New Central Library
CNUL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: cnul@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — Cairo National University Library