Automatsko tumačenje snimaka iz vazduha: od geometrijskog usklađivanja do semantičke segmentacije i prepoznavanja kategorije objekata
Domen računarskog vida proučava razvoj računarskih metoda i sistema koji mogu da vide svet u slikama i snimcima na inteligentan način, što bliži ljudskom shvatanju. Iako je ovo relativno nova oblast veštačke inteligencije i robotike, trenutno izaziva veliki interes za naučna istraživanja kao i za tehnološki i industrijski razvoj. Poslednji uspesi dobijeni su zahvaljujući razvoju efikasnih algoritama za automatsko učenje i povlačenje zaključaka, kao i znatno povećanje računarske snage i kapaciteta za skladištenje podataka.
Prateći aktuelne trendove, nameravamo da razvijamo ovakve inteligentne sisteme za posmatranje koji mogu da rade u tesnoj vezi sa raznim oblastima robotike, kao što su autonomna vazduhoplovna vozila. Naš cilj je da razvijemo prototipove visokih performansi za naučno istraživanje kao i tehnološke sisteme koji da imaju neposrednu praktičnu primenu. Tako ćemo se potruditi se da otkrijemo nove aspekte koji su proizašli iz veze oko – posmatranje – razmišljanje i pokušaćemo da razvijemo računarske sisteme koji mogu da vrše tako kompleksan kognitivni proces.
Program je namenjen redovnim i master studentima koji su željni da otkriju nove naučne oblasti, da prouče složene algoritme koji omogućavaju potrebne veze za automatsku interpretaciju slika i video zapisa. U okviru ovog programa, cilj nam je da izgradimo tim studenata i inženjera koji trebaju da rešavaju automatsko vizuelno tumačenje fotografija i filmova iz vazduha, sledeći tri komplementarna pravca:
1) Identifikacija korespondencije i zajedničkih zona za više slika ili video zapisa, kao i njihovo kasnije geometrijsko poravnavanje.
2) Semantička segmentacija slika – podela slika u regione koji pripadaju određenim kategorijama (npr. stambena područja, šume, parkovi, putevi, poljoprivredne površine, jezera, reke).
3) Otkrivanje i prepoznavanje različitih tipova objekata (npr. kuće, automobili). Želimo da se utvrdi kako ove kategorije objekata i područja uzajamno deluju na kontekstualnom nivou interpretacije, kako bi mogli da ih protumačimo i otkrijemo što efikasnije.
Koordinator programa:. Doc. dr. Marius Leordeanu (Conf. Dr. Marius Leordeanu)
Šta želimo postići?
Predlažemo stvaranje brzih i tačnih algoritamskih rešenja. U tom smislu, mi ćemo se fokusirati na srednji nivo tumačenja geometrijskog usklađivanja, uključujući identifikaciju sličnosti među karakteristikama vazdušnih snimaka koje posmatramo. Stvaraćemo algoritme koji da automatski poravnavaju scene i koji stvaraju panoramske slike, odakle proizilazi jedinstvena mapa snimljena iz vazduha sastavljena od više kadrova. U tom smislu, uzimamo u obzir i procenu kretanja na terenu između uzastopnih kadrova.
Pored toga, želimo da razvijemo automatizovane metode učenja, klasifikacije i otkrivanja različitih vrsta područja, objekata i njihove kontekstualne odnose (npr.: urbana područja, ruralna područja, poljoprivredne površine, planinska područja, ljude, automobile, kuće, drveće) kao i njihovu podelu na regione – precizno određivanje oblasti koje su pokrivene slikama.
Kao član istraživačkog tima u ovom programu, moći ćete da:
- proučavate najnovije algoritme i tehnologije u oblasti računarskog vida, automatskog učenja (Machine Learning) i veštačke inteligencije;
- se uključite u naučno-istraživački rad na najvišem nivou, imajući priliku da objavljujete članke i učestvujete na prestižnim međunarodnim konferencijama;
- učestvujete u razvoju i implementaciji robotskih sistema sa veštačkim nadgledanjem u najvišem tehnološkom domenu, sa realnim potencijalom da promenite život ljudi;
- aktivno učestvujete u istraživanjima i tehnološkom razvoju u Rumuniji;
- na duže staze moći ćete da razvijete doktorski rad u domenu računarskog vida, automatskog učenja (Machine Learning) i robotike.
Ako želite da se prijavite za mesto u ovom programu, pored potrebnog tehničkog znanja, trebalo bi da imate pravu strast prema oblasti istraživanja i želju da produbite znanje:
- Dobro poznavanje u domenu programiranja, strukture podataka i algoritama. Prednost je poznavanje programskih jezika C++ i Matlab.
- Dobro poznavanje matematike, posebno linearne algebre, geometrije, verovatnoće i statistike.
- Prethodno iskustvo u istraživanju kao i visokoškolske studije oblasti računarskog vida, automatskog učenja (Machine Learning), veštačke inteligencije i robotike su velika prednost.
Za ulazak u program, moraju se poštovati sledeći koraci:
- Podnošenje zahteva;
- Doći na intervju sa našim timom za ljudske resurse;
- Uraditi test logike i tehnički test;
- Doći na intervju sa stručnjakom u ovoj oblasti;
- Integracija u tim.