Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | H&M: Hyperspectral and Multispectral Fruit Sugar Content Estimation for Robot Harvesting Operations in Difficult Environments |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | H&M: Hyperspectral and Multispectral Fruit Sugar Content Estimation for Robot Harvesting Operations in Difficult Environments |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Agricultural engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Compiti rilevanti: 1. Caratterizzare la firma spettrale dell'uva da tavola, in particolare quella coltivata nel Lazio (es. Pizzutello), sia con revisione della letteratura, sia mediante raccolta e sperimentazione di dati sul campo. 2. Data la firma spettrale dell'uva da tavola, utilizzare metodi statistici per scegliere le bande spettrali più rilevanti da utilizzare negli algoritmi di stima del contenuto di zucchero. 3. Analizzare le principali fonti di non idealità e rumore tra misurazioni di laboratorio e misurazioni sul campo. 4. Sviluppo di algoritmi per la stima del livello di zucchero basati su dati multispettrali che sfruttano le conoscenze acquisite nei task precedenti. 5. Supporto nelle attività di divulgazione, principalmente legate alla pubblicazione dei risultati in conferenze e riviste di computer vision e agricoltura di precisione. |
| Descrizione sintetica in inglese | Some of most relevant tasks: 1. Characterize the spectral signature of table grapes, specifically the one cultivated in Lazio (e.g. Pizzutello), either with literature review, or by field data collection and experimentation. 2. Given the spectral signature of table grapes, use statistical methods to choose the most relevant spectral bands to be used in sugar content estimation algorithms. 3. Analyze the main sources of non-idealities and noise between laboratory based measurements, and field measurements. 4. Development of algorithms for sugar level estimation based on multispectral data that leverages the knowledge acquired in the previous tasks. 5. Support in divulgation activities, mainly related to publishing the findings in computer vision and precision agriculture conferences and journals. |
| Data del bando | 29/11/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://web.uniroma1.it/trasparenza/bando/197637_43 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Importo annuale | 19367 |
| Valuta | Euro |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' DI ROMA LA SAPIENZA |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | ROMA |
| Codice postale | 00185 |
| Indirizzo | VIA ARIOSTO 25 |
| Sito web | https://web.uniroma1.it/trasparenza/ |
| fabio.tufilli@uniroma1.it | |
| Telefono | 0677274137 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 29/12/2022 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |