Mario VENTO | Progetti

CONTRIBUTO STRAORDINARIO ALLE ATTIVITA' DI RICERCA PROF. MARIO VENTO

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

- 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

- 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

Affiliato Spoke 6 - Connected and Autonomous Vehicles (UNIMORE)

La ricerca è finalizzata alla realizzazione di reti neurali profonde che operano su dati rappresentati tramite grafi. Questa rappresentazione è ampiamente utilizzata in molti ambiti applicativi in cui è fondamentale analizzare sia gli oggetti del dominio analizzato che le loro interazioni. Tra questi settori quello della biologia è sicuramente uno dei più rappresentativi, dato il massiccio utilizz

- Realizzazione di reti neurali per il riconoscimento di pedoni e veicoli- Realizzazione di reti neurali per il riconoscimento della segnaletica orizzontale e verticale- Realizzazione di reti neurali per il riconoscimento degli oggetti in 3D (telecamera + LIDAR)- Realizzazione di algoritmi di tracking per la predizione delle traiettorie di pedoni e veicoli- Ottimizzazione delle suddette reti n

L'obietto della ricerca è la progettazione e realizzazione di reti neurali profonde che operano direttamente su dati rappresentati come grafi, senza l'utilizzo di rappresentazioni intermedie, come quella vettoriale.Questo rappresentazione è fondamentale in molti settori applicativi in cui i dati sono naturalmente rappresentati come grafi, esempi di rilievo sono la bioinformatica, la genomica, la

- Realizzazione di reti neurali per il riconoscimento di pedoni e veicoli- Realizzazione di reti neurali per il riconoscimento della segnaletica orizzontale e verticale- Realizzazione di reti neurali per il riconoscimento degli oggetti in 3D (telecamera + LIDAR)- Ottimizzazione delle suddette reti neurali per l'elaborazione in tempo reale su veicoli a guida autonoma- Caratterizzazione sperimen