Automatska anotacija audio i vizuelnih informacija iz senzorskih mreža
Finansiranje:
Ministarstvo nauke i tehnologije Republike Srpske, broj ugovora 19/6-020/961-187/14
Apstrakt:
Broj senzora koji prikupljaju informacije o fizičkom svijetu, kao i obim prikupljenih informacija su u neprestanom porastu. Kada je rijec o prikupljanju velike količine podataka, sve značajnije mjesto zauzimaju senzorske mreže. Senzorske mreže se sastoje iz velikog broja senzorskih čvorova koji su gusto raspoređeni u području od interesa. Zadatak ovog projekta je pronalaženje efektivnih i efikasnih metoda za obradu signala, te analizu i interpretaciju raspoloživih informacija.
Period:
2014 - 2015
Najvažniji rezultati:
- Igor Ševo and Aleksej Avramović, “Convolutional neural network based automatic object detection on aerial images, poslato u IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, drugi krug recenzije
- Vladimir Risojević, Zdenka Babić, “Unsupervised Quaternion Feature Learning for Remote Sensing Image Classification”, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, DOI (identifier) 10.1109/JSTARS.2015.2513898, prihvaćen za objavljivanje.
- Vedran Jovanović, Vladimir Risojević, “Aggregated Color Descriptors for Land Use Classification”, Telfor Journal, Vol. 7, Issue 2, pp. 91-96, December 2015.
- Mitar Simic, Zdenka Babic, Vladimir Risojevic, Goran Stojanovic, Antonio L. L. Ramos, “A System for Rapid and Automated Measurement of Bioimpedance”, SDPS 2015 Conference, Dallas Fort Worth, USA
- Vedran Jovanović, Vladimir Risojević, “Evaluation of Bag-of-Colors Descriptor for Land Use Classification”, Proc. 22nd Telecommunications forum TELFOR 2014, Belgrade, Serbia, pp. 889-892, November 2014,
- Aleksej Avramović, Vladimir Risojević, “Analysis of spatial partitioning approaches for image classification”, Proc. 12th Symposium on Neural Network Applications in Electrical Engineering NEUREL 2014, Belgrade, Serbia, pp. 211-216, November 2014,