الرئيسية › دليل الباحثين › Wajdi Farhat
Wajdi Farhat
الانتماء : University of Monastir · University of Sousse
- 24منشورات (انتماء تونسي)
- 25مجموع المنشورات
- 223الاستشهادات
- 8مؤشر h
الملف البحثي
لدى Wajdi Farhat 24 منشور(ات) مفهرسة (2015–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «International Journal of Transportation Science and Technology»، «World Congress on Information Technology and Computer Applications (WCITCA)» و«Signal Image and Video Processing». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Design of efficient embedded system for road sign recognition» (2018)، وقد استُشهد به 42 مرة. 10 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 9 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في السعودية.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Autonomous Vehicle Technology and Safety
- Advanced Neural Network Applications
- Computer Science and Engineering
- Video Surveillance and Tracking Methods
- Embedded Systems and FPGA Applications
المنشورات (24)
- Real-time pedestrian detection for automotive systems using an optimized YOLOv9 framework
- Pedestrian detection and tracking using an enhanced YOLOv9 model for automotive vehicles
- Optimized deep learning for pedestrian safety in autonomous vehicles
- YOLO-TSR: A Novel YOLOv8-Based Network for Robust Traffic Sign Recognition
- A novel architecture for efficient pedestrian detection in autonomous vehicles
- Intelligent collision avoidance system for urban scenarios using deep learning
- Securing IoV environments with blockchain-integrated detection systems
- A robust deep learning-based system for pedestrian-aware collision prevention in autonomous vehicles
- Comparative Performance Analysis of YOLOv8 and YOLOv9 for Vehicle Detection and Distance Estimation
- An Intelligent Collision Avoidance System Utilizing YOLOv8-Based Deep Learning
- A novel cooperative collision avoidance system for vehicular communication based on deep learning
- Cooperative Forward Collision Avoidance System Based on Deep Learning
- Embedded Real-Time System for Traffic Sign Recognition on ARM Processor
- Design of efficient embedded system for road sign recognition
- Architectural exploration of multilayer perceptron models for on-chip and real-time road sign classification
- Real-time embedded system for traffic sign recognition based on ZedBoard
- Novel Technique for 3D Face Recognition Using Anthropometric Methodology
- Real-Time Implementation of Light-Independent Traffic Sign Recognition Approach
- Real-time recognition of road traffic signs in video scenes
- Real-time hardware/software co-design of a traffic sign recognition system using Zynq FPGA
- Embedded system for road sign detection using MicroBlaze
- Effect of color spaces on video segmentation performances
- Novel approach for real time detection and classification based on template matching in video
- Novel approach for real time detection and classification based on template matching in video
مجلات النشر
- International Journal of Transportation Science and Technology × 2
- World Congress on Information Technology and Computer Applications (WCITCA) × 2
- Signal Image and Video Processing × 1
- Measurement × 1
- Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board × 1
- Connection Science × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20258
- 20241
- 20231
- 20211
- 20201
- 20182
- 20173
- 20162
- 20154
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Digital Research Centre of Sfax · Centre de Recherche en Microelectronique et Nanotechnologie · University of Sfax · Northern Border University · Institut Supérieur d'Informatique de Mahdia
بلدان المؤلفين المشاركين : السعودية
المؤلفون المشاركون
- Chokri Souani
- Hassene Faiedh
- Kamel Besbes
- Sabrine Hamdi
- Olfa Ben Rhaiem
- Souha BenOthmen
- Souhir Sghaier
- H. Faeidh
- Safa Bouguezzi
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.