Detail projektu

Vývoj umělé inteligence pro systém multimodální nedestruktivní forenzní analýzy materiálů

Období řešení: 01.01.2023 — 31.12.2026

Zdroje financování

Ministerstvo vnitra ČR - 1 VS OPSEC

- plně financující

O projektu

Projekt inovuje oblast forenzního zkoumání materiálů využitím možností umělé inteligence(AI) pro exaktní a bezchybné vyhodnocení big dat, která produkují moderní analytické systémy a které začínají být nad možnostmi operátora, např. pro zjištění nepatrných rozdílů mezi originálem a spornou stopou, nebo úmyslnou modifikací. Aplikace schopností na míru vytvořeného SW AI pro možnost zpracování objemů dat ze systému pro nedestruktivní analýzu materiálů, zahrnujícího nedestruktivní metody (spektrální rentgen, počítačovou tomografii, ultrazvuk, rentgenovou fluorescenci, rentgenovou difrakci a multispektrální zobrazení). Zpracování datových souborů v reálném čase a vyhledávání anomálií pomocí SW AI v podobě zcela nových technologických postupů, které budou unikátní jak v rámci ČR, tak i ve světě.

Klíčová slova
zpracování obrazu, umělá inteligence

Označení

VK01010153

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Burget Radim, doc. Ing., Ph.D. - hlavní řešitel

Útvary

Ústav telekomunikací
- příjemce (16.05.2022 - nezadáno)

Výsledky

SINHA,H..; KARNATI, AGGARWAL, G.;M.; DUTTA, M.K.; MEZINA, A., BURGET, R. DMRBNet: Dilated Multi-scale Residual Block-based Deep Network for Detection of Breast Cancer from MRI Images. In 15th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Ghent: 2023. p. 38-43. ISBN: 979-8-3503-9328-6.
Detail

MYŠKA, V.; MEZINA, A.; VANĚK, P.; BURGET, R.; GENZOR, S.; MIZERA, J.; ŠTÝBNAR, M.; KIAC, M.; FROLKA, J. CovidStopHospital: e-Health Service for X-Ray-Based COVID-19 Classification and Radiologist-Assisted Dataset Creation. In 15th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Ghent: 2023. p. 62-67. ISBN: 979-8-3503-9328-6.
Detail

BURGET, R.; CHAUHAN, R.; KARNATI, M.; DUTTA, M. Plant Disease Identification Using a Dual Self-Attention Modified Residual-Inception Network. In 2023 15th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Ghent: 2023. p. 170-175. ISBN: 979-8-3503-9328-6.
Detail

Odpovědnost: Burget Radim, doc. Ing., Ph.D.