Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам румынское научное издание Advances in Electrical and Computer Engineering. Журнал имеет третий квартиль, издается в University of Suceava, находится в открытом доступе, его SJR за 2020 г. равен 0,254, пятилетний импакт-фактор - 0,961, печатный ISSN - 1582-7445, электронный - 1844-7600, предметные области - Компьютерные науки, Электротехническая и электронная промышленность. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Адриан Граур, контактные данные - Adrian.Graur@usv.ro, editor@aece.ro.
https://www.researchgate.net/profile/Adrian-Graur
Основная цель журнала состоит в объединении последних исследований и разработок в различных областях науки и техники, таких, как информатика, искусственный интеллект, распознавание образов, инженерия знаний, теория и приложения управления технологическими процессами, распределенные системы и компьютерные сети, электроника, связь, передача данных, разработка программного обеспечения, преобразователи энергии, управление системами электропривода, нетрадиционное преобразование энергии, датчики, моделирование и проектирование преобразователей, электрофизика и нанотехнологии.
Адрес издания - https://aece.ro/
Пример статьи, название - Triple-feature-based Particle Filter Algorithm Used in Vehicle Tracking Applications. Заголовок (Abstract) - This work is oriented toward video tracking of vehicles in a typical traffic environment, based on particle filters. The proposed tracking algorithm is based on simultaneous usage of three different image features - color, edge orientation, and texture. All three features are related to the contents of a rectangular window that includes both the vehicle that is tracked and local background and they are represented in the form of appropriate histograms. Based on individual estimates produced by every single feature, the resultant estimate is made by their weighted averaged. Weighting factors are adaptively changing depending on the quality of a particular feature, estimated by calculations of average similarities between the reference window and the set of windows on particles' positions. The tracking accuracies of single-feature and three-features-based filters have been verified using the set of traffic sequences illustrating the presence of typical disturbances (shadows, partial and full occlusions, maneuvering etc.). Author keywords: image color analysis, image edge detection, image sequence analysis, image texture analysis, particle filters