Nicola CAPUANO | Progetti
Nicola CAPUANO Progetti
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L'enorme diffusione di dispositivi IoT ha fatto in modo che questi diventassero velocemente oggetto di attacchi informatici. Il rilevamento di sistemi infetti e di comportamenti anomali in un contesto IoT risulta essere più complesso in quanto la maggior parte dei dispositivi non ha sufficienti risorse computazionali per consentire una analisi sul dispositivo, ma è necessario analizzarne il compor
Struttura | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM | |
Responsabile | CARLETTI VINCENZO (Coordinatore Progetto) | |
Tipo di finanziamento | Fondi dell'ateneo | |
Finanziatori | Università degli Studi di SALERNO | |
Importo | 17.937,00 euro | |
Periodo | 25 Novembre 2024 - 25 Novembre 2028 | |
Dettaglio |
- Progettazione ed implementazione di modelli di deep learning per l'identificazione di veicoli e pedoni - Progettazione ed implementazione di modelli di deep learning per l'identificazione della segnaletica orizzontale e verticale - Progettazione ed implementazione di modelli di deep learning multi-modali operanti su dati acquisiti da sensori differenti quali videocamera, ultrasuoni, radar, lidar
Struttura | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM | |
Responsabile | GRAGNANIELLO Diego (Coordinatore Progetto) | |
Tipo di finanziamento | Fondi dell'ateneo | |
Finanziatori | Università degli Studi di SALERNO | |
Importo | 17.942,00 euro | |
Periodo | 25 Novembre 2024 - 25 Novembre 2028 | |
Dettaglio |
Attivo
- Realizzazione di algoritmi e reti neurali per il rilevamento precoce di incendi - Realizzazione di algoritmi e reti neurali per il rilevamento di sversamenti illegali di rifiuti - Realizzazione di algoritmi e reti neurali per il rilevamento di allagamenti e disastri ambientali - Realizzazione di algoritmi e reti neurali per l'analisi in tempo reale delle condizioni meteorologiche - Realizzazione
Struttura | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM | |
Responsabile | GRECO ANTONIO (Coordinatore Progetto) | |
Tipo di finanziamento | Fondi dell'ateneo | |
Finanziatori | Università degli Studi di SALERNO | |
Importo | 17.932,00 euro | |
Periodo | 25 Novembre 2024 - 25 Novembre 2028 | |
Dettaglio |
Il progetto si pone l'obiettivo di definire ed implementare algoritmi e metodologie innovative di "embedded vision per l¿Internet of Things¿ facendo riferimento con tale ultimo termine all¿impiego di tecniche di visione artificiale e pattern recognition per la interpretazione in tempo reale del contenuto del flusso video acquisito da telecamere di rete intelligenti. Queste ultime di fatto sono sis
Struttura | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM | |
Responsabile | PERCANNELLA Gennaro (Coordinatore Progetto) | |
Tipo di finanziamento | Fondi dell'ateneo | |
Finanziatori | Università degli Studi di SALERNO | |
Importo | 7.279,81 euro | |
Periodo | 20 Novembre 2017 - 20 Novembre 2020 | |
Proroga | 20 febbraio 2021 | |
Dettaglio |
Struttura | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM | |
Responsabile | GAETA Matteo (Coordinatore Progetto) | |
Tipo di finanziamento | Fondi dell'ateneo | |
Finanziatori | Università degli Studi di SALERNO | |
Importo | 13.444,22 euro | |
Periodo | 11 Dicembre 2013 - 11 Dicembre 2015 | |
Dettaglio |
Fonte dati U-GOV dal 1 Gennaio 2013