Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Digitalizzazione, tecnologie innovative e processi di ottimizzazione dei servizi per le attività produttive e i cittadini |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Digitization, new technologies and service optimization processes for production activities and citizens |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Computer engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L’attività di ricerca si svolgerà nell’ambito del Deep Learning e sarà focalizzata sullo sviluppo di soluzioni hardware e software per la realizzazione di un innovativo sistema di visione robotica finalizzato all’acquisizione automatica di grandi quantità di immagini annotate da utilizzare per l’addestramento di reti neurali convoluzionali (CNN) per il riconoscimento di immagini. L’attività di ricerca riguarderà inoltre lo sviluppo di applicazioni dimostrative della nuova tecnologia sopramenzionata. In particolare, saranno sviluppate e addestrate delle CNN in grado di rilevare oggetti e stimarne la posa (object detection and pose estimation) nel contesto di applicazioni di guida robot. Infine, sarà svolta un’attività di benchmark volta al confronto della nuova tecnologia con l’approccio tradizionale basato sull’annotazione manuale delle immagini di training. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research activity will concern deep learning and will address development of a novel robot vision system aimed at automatic acquisition of large datasets of annotated images to be used to train CNNs (Convolutional Neural Networks) for image recognition. The workplan includes also development of demo applications dealing with robot guidance scenarios and aimed at demonstrating the effectiveness of the above mentioned new technology. This will involve development of CNNs for object detection and pose estimation. Finally, a benchmarking activity focused on assessing the benefits of the new technology with respect to the classical deep learning workflow based on manual annotation of the training images will be carried out. |
| Data del bando | 02/04/2020 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INFORMATICA - SCIENZA E INGEGNERIA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| marco.difelice3@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 18/04/2020 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |