9 Publikationen
2024 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 5275
Viertel, P. (2024). KI-basierte Bildverarbeitung in der Palynologie (Pollenkunde). Presented at the Forschungskolloquium HSBI, Minden.
HSBI-PUB
2024 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 5274
Viertel, P. (2024). KI-basierte Bildverarbeitung in der Palynologie (Pollenkunde). Presented at the Doktorandenkolloquium PK NRW, HS Niederrhein, Krefeld.
HSBI-PUB
2023 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2292
Viertel, P., König, M., & Rexilius, J. (2023). Metric-Based Few-Shot Learning for Pollen Grain Image Classification. In M. De Marsico, G. Sanniti di Baja, & A. Fred (Eds.), Proceedings of the 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods - ICPRAM (pp. 418–425). Lisbon, Portugal. https://doi.org/10.5220/0011727900003411
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2022 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1548 | 
Viertel, P., König, M., & Rexilius, J. (2022). 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 (pp. 301–306). Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.
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2022 | Artikel | FH-PUB-ID: 1533 |
Viertel, P., & König, M. (2022). Pattern Recognition Methodologies for Pollen Grain Image Classification: A Survey. Machine Vision and Applications, 33. https://doi.org/10.1007/s00138-021-01271-w
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1531
Viertel, P., & König, M. (2021). 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 (pp. 331–336). Bonn.
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1532
Viertel, P., König, M., & Rexilius, J. (2021). PollenGAN: Synthetic Pollen Grain Image Generation for Data Augmentation. In 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Pasadena, California, USA. https://doi.org/10.1109/ICMLA52953.2021.00015
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2019 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1282
Sprute, D., Viertel, P., Tönnies, K., & König, M. (2019). Learning Virtual Borders through Semantic Scene Understanding and Augmented Reality. In IEEE (Ed.), 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (pp. 4607–4614). Macau, China: IEEE. https://doi.org/10.1109/IROS40897.2019.8967576
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2018 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1534 |
Viertel, P., Küper, M., Wiegmann, J., & König, M. (2018). Determining room usage through a multi-sensor system and machine learning. In R. Zender, U. Lucke, J. Haase, M. von der Heyde, G. Leitner, & W. Meyer (Eds.), Proceedings of the Workshop „Lernen und Arbeiten im Wandel“ (pp. 59–73). Potsdam.
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2024 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 5275
Viertel, P. (2024). KI-basierte Bildverarbeitung in der Palynologie (Pollenkunde). Presented at the Forschungskolloquium HSBI, Minden.
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2024 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 5274
Viertel, P. (2024). KI-basierte Bildverarbeitung in der Palynologie (Pollenkunde). Presented at the Doktorandenkolloquium PK NRW, HS Niederrhein, Krefeld.
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2023 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2292
Viertel, P., König, M., & Rexilius, J. (2023). Metric-Based Few-Shot Learning for Pollen Grain Image Classification. In M. De Marsico, G. Sanniti di Baja, & A. Fred (Eds.), Proceedings of the 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods - ICPRAM (pp. 418–425). Lisbon, Portugal. https://doi.org/10.5220/0011727900003411
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2022 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1548 |
Viertel, P., König, M., & Rexilius, J. (2022). 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 (pp. 301–306). Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.
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2022 | Artikel | FH-PUB-ID: 1533 |
Viertel, P., & König, M. (2022). Pattern Recognition Methodologies for Pollen Grain Image Classification: A Survey. Machine Vision and Applications, 33. https://doi.org/10.1007/s00138-021-01271-w
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1531
Viertel, P., & König, M. (2021). 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 (pp. 331–336). Bonn.
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2021 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1532
Viertel, P., König, M., & Rexilius, J. (2021). PollenGAN: Synthetic Pollen Grain Image Generation for Data Augmentation. In 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Pasadena, California, USA. https://doi.org/10.1109/ICMLA52953.2021.00015
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2019 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1282
Sprute, D., Viertel, P., Tönnies, K., & König, M. (2019). Learning Virtual Borders through Semantic Scene Understanding and Augmented Reality. In IEEE (Ed.), 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (pp. 4607–4614). Macau, China: IEEE. https://doi.org/10.1109/IROS40897.2019.8967576
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2018 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 1534 |
Viertel, P., Küper, M., Wiegmann, J., & König, M. (2018). Determining room usage through a multi-sensor system and machine learning. In R. Zender, U. Lucke, J. Haase, M. von der Heyde, G. Leitner, & W. Meyer (Eds.), Proceedings of the Workshop „Lernen und Arbeiten im Wandel“ (pp. 59–73). Potsdam.
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