A globális zavargások, a terrorizmus és a hibrid háborúk miatt a kritikus infrastruktúra költséghatékony és energiahatékony felügyelete rendkívül fontossá vált a közbiztonság és a kritikus funkciók szempontjából. A PROACTIF projekt célja a biztonsági...
Effektív környezetérzékelés és rekonstrukció: Pontfelhők releváns információit megőrőző egyszerűsítése és tömörítése
Vezető részleg
A jelenlegi autonóm vezérlésű világban a környezetet leíró nagy tömegű információ továbbítása és értelmezése kulcskérdés. A kutatás célja az önvezető autók, robotok és drónok működésének hatékonyabbá tétele. Ehhez a környezet pontos érzékeléséhez...
A projekt célja a jelenlegi kamera és LIDAR (Light Detection and Ranging) szenzor technológiák limitációnak túllépése autonóm vezetés alkalmazási céllal. A hagyományos mechanikus LIDAR-rendszerek nagyok, drágák és gyakori karbantartást igényelnek, a...
Műholdas/légi adatok mesterséges intelligencián alapuló fúziója a biodiverzitás változásának jellemzésére
Vezető részleg
Projektcélok: Az Európai Űrügynökség támogatásával a HUN-REN SZTAKI és a Lechner Tudásközpont (LTK) együttműködve új módszertant dolgoz ki, amely földrajzi területek feltérképezésére és jellemzésére szolgál a vízborítás jelenléte és időbeli változása...
A projektben tovább fejlesztésre és optimalizálásra kerül az ARNL keretein belül fejlesztett útfelület eltérést felismerő algoritmus. Az algoritmus saját tanítású neurálishálózat, LiDAR és kamera fúzió használatával meghatározza a járművek elött...
Mesterséges Intelligencia Által Támogatott Szenzorfúzió
Vezető részleg
A NATO a szervezet és társult tagjai részvételével egy informatív kézikönyvet hozott létre a szenzorfúzió és mesterséges intelligencia témakörben. A Többnemzeti Képességfejlesztési Program (Multinational Capability Development Campaign, MCDC)...
Helyszínelemzés és -rekonstrukció hiányos téradatok alapján
Vezető részleg
A 3D téradatok rögzítésére szolgáló szenzorok és szenzorrendszer ugrásszerű fejlődésével fontos kérdéssé válik a hiányos adatok kezelése. Gépi környezet-érzékelési feladatok során (például távfelügyelet, autonóm járművek tájékozódása, orvosi...
Egy adott szenzorplatformról a vizsgált esemény értékelhető néhány leképzési eljáráson alapuló felismerési módszerrel, például mély-tanulási struktúrákkal. Ebben a folyamatban az adat / tulajdonság halmazt értékelő hálózatokon keresztül szemantikus...
A SZTAKI saját fejlesztésű nyílt forráskódú virtuális valóság szoftverkönyvtárát, az ApertusVR-t felhasználva új gyártásoptimalizációs rendszert fejlesztettünk ki. A SZTAKI által kifejlesztett PREdictor for HUman-RObot COllaboration (PREHUROCO)...
Az MTA SZTAKI korábban részt vett a Vízügyi Digitális Tudástár (VDT) tervezésében és létrehozásában, amelynek eLearning-es része 40 szaktárgyat tartalmaz. A szaktárgyak elektronikus oktatását biztosító eLearning tananyagok szöveges anyagai mellett a...
„Kutatások az ipari digitalizáció által nyújtott potenciál minőségi kiaknázására” címmel 2018. október elején az MTA SZTAKI vezetésével és a BME részvételével új, öt éves futamidejű projekt indult el, melynek több mint egymilliárd forintos...
A mérnök hallgatók számára a digitális gyártás kutatási és gyakorlati eredményeinek könnyű elérhetőségének és gyors felhasználási lehetőségeinek megteremtése. A kutatás további fókuszpontjai a modellezés, analízis, virtuális és kiterjesztett valóság...
