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...
A kutatás és fejlesztés célja az ipar digitális transzformációja nyomán létrejött új technológiai lehetőségek kihasználása annak érdekében, hogy a termelési és logisztikai hálózatok működése hatékonyabb legyen, azok alkalmazkodni tudjanak változó...
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)...
A HydroCobotics H2020 kaszkád konzorcium eredményei javíthatják a hidropóniás rendszerek automatizálásának lehetőségeit, segítve ezzel egy környezetbarát és kiemelten hatékony növénytermesztési eljárás további népszerűsítését.
Európai gyártórendszerek és beszállítói láncok rugalmasabbá tétele, illetve az átállás megkönnyítése orvosi eszközökre, ha ezt egy világjárvány vagy akár a COVID-19 további hullámai szükségessé teszik.
