9 Publikationen
2024 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 5275
Viertel P. KI-basierte Bildverarbeitung in der Palynologie (Pollenkunde). In: ; 2024.
HSBI-PUB
2024 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 5274
Viertel P. KI-basierte Bildverarbeitung in der Palynologie (Pollenkunde). In: ; 2024.
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2023 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2292
Viertel P, König M, Rexilius J. Metric-Based Few-Shot Learning for Pollen Grain Image Classification. In: De Marsico M, Sanniti di Baja G, Fred A, eds. Proceedings of the 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods - ICPRAM. ; 2023:418-425. doi:10.5220/0011727900003411
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2022 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1548 | 
Viertel P, König M, Rexilius J. Pollen detection from honey sediments via Region-Based Convolutional Neural Networks. In: Gesellschaft für Informatik in der Land- Forst- und Ernährungswirtschaft e.V., ed. 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in Der Agrar- Und Ernährungswirtschaft - Komplettband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.; 2022:301-306.
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2022 | Artikel | FH-PUB-ID: 1533 |
Viertel P, König M. Pattern Recognition Methodologies for Pollen Grain Image Classification: A Survey. Machine Vision and Applications. 2022;33. doi:10.1007/s00138-021-01271-w
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1531
Viertel P, König M. Deep Learning in palynology – A use case for automated visual classification of pollen grains from honey samples. In: Gesellschaft für Informatik, ed. Referate Der 41. GIL-Jahrestagung. Bonn; 2021:331-336.
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1532
Viertel P, König M, Rexilius J. PollenGAN: Synthetic Pollen Grain Image Generation for Data Augmentation. In: 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). ; 2021. doi:10.1109/ICMLA52953.2021.00015
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2019 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1282
Sprute D, Viertel P, Tönnies K, König M. Learning Virtual Borders through Semantic Scene Understanding and Augmented Reality. In: IEEE, ed. 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE; 2019:4607-4614. doi:10.1109/IROS40897.2019.8967576
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2018 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1534 |
Viertel P, Küper M, Wiegmann J, König M. Determining room usage through a multi-sensor system and machine learning. In: Zender R, Lucke U, Haase J, von der Heyde M, Leitner G, Meyer W, eds. Proceedings of the Workshop „Lernen Und Arbeiten Im Wandel“. ; 2018:59-73.
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2024 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 5275
Viertel P. KI-basierte Bildverarbeitung in der Palynologie (Pollenkunde). In: ; 2024.
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2024 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 5274
Viertel P. KI-basierte Bildverarbeitung in der Palynologie (Pollenkunde). In: ; 2024.
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2023 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2292
Viertel P, König M, Rexilius J. Metric-Based Few-Shot Learning for Pollen Grain Image Classification. In: De Marsico M, Sanniti di Baja G, Fred A, eds. Proceedings of the 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods - ICPRAM. ; 2023:418-425. doi:10.5220/0011727900003411
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2022 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1548 |
Viertel P, König M, Rexilius J. Pollen detection from honey sediments via Region-Based Convolutional Neural Networks. In: Gesellschaft für Informatik in der Land- Forst- und Ernährungswirtschaft e.V., ed. 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in Der Agrar- Und Ernährungswirtschaft - Komplettband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.; 2022:301-306.
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2022 | Artikel | FH-PUB-ID: 1533 |
Viertel P, König M. Pattern Recognition Methodologies for Pollen Grain Image Classification: A Survey. Machine Vision and Applications. 2022;33. doi:10.1007/s00138-021-01271-w
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1531
Viertel P, König M. Deep Learning in palynology – A use case for automated visual classification of pollen grains from honey samples. In: Gesellschaft für Informatik, ed. Referate Der 41. GIL-Jahrestagung. Bonn; 2021:331-336.
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1532
Viertel P, König M, Rexilius J. PollenGAN: Synthetic Pollen Grain Image Generation for Data Augmentation. In: 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). ; 2021. doi:10.1109/ICMLA52953.2021.00015
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2019 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1282
Sprute D, Viertel P, Tönnies K, König M. Learning Virtual Borders through Semantic Scene Understanding and Augmented Reality. In: IEEE, ed. 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE; 2019:4607-4614. doi:10.1109/IROS40897.2019.8967576
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2018 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1534 |
Viertel P, Küper M, Wiegmann J, König M. Determining room usage through a multi-sensor system and machine learning. In: Zender R, Lucke U, Haase J, von der Heyde M, Leitner G, Meyer W, eds. Proceedings of the Workshop „Lernen Und Arbeiten Im Wandel“. ; 2018:59-73.
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