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ANTONIO GRECO Progetti

13 Progetti di ricerca
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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
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileCARLETTI VINCENZO (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo17.937,00 euro
Periodo25 Novembre 2024 - 25 Novembre 2027
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
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileGRAGNANIELLO Diego (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo17.942,00 euro
Periodo25 Novembre 2024 - 25 Novembre 2027
Dettaglio
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
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileCARLETTI VINCENZO (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo19.892,00 euro
Periodo31 Luglio 2023 - 31 Luglio 2026
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
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileGRAGNANIELLO Diego (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo21.484,00 euro
Periodo31 Luglio 2023 - 31 Luglio 2026
Dettaglio
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
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileCAPONE Bruno (Collaborazione al Coordinatore)
CARLETTI VINCENZO (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo29.830,00 euro
Periodo25 Luglio 2022 - 25 Luglio 2025
Dettaglio
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
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileCAPONE Bruno (Collaborazione al Coordinatore)
CARLETTI VINCENZO (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo19.160,00 euro
Periodo22 Novembre 2021 - 22 Novembre 2024
Proroga25 Luglio 2025
Dettaglio
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileCAPONE Bruno (Collaborazione al Coordinatore)
CARLETTI VINCENZO (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo18.120,00 euro
Periodo15 Febbraio 2021 - 30 Settembre 2024
Dettaglio
Il progetto ha per obiettivo la definizione e realizzazione di algoritmi di Pattern Recognition per la digital health.In molte applicazioni di digital health occorre effetturare ricerca, estrazione e discovery di informazioni in grandi database di dati strutturati (es. dati genomici, proteine, mappe di interazione e altro). Una delle linee di ricerca riguarderà l'uso di tecniche basate sui grafi
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileFOGGIA Pasquale (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo6.441,30 euro
Periodo20 Novembre 2017 - 20 Novembre 2020
Proroga20 febbraio 2021
Dettaglio
L¿attività di ricerca intende investigare l'impiego di tecnologie proprie del Semantic Web per la video analysis ed analytics. Gli obiettivi principali dell¿attività di ricerca sono pertanto:- la definizione di schemi ontologici per l¿annotazione di flussi video che consentano di supportare applicazioni di video analisi su diversi livelli ¿dall¿object detection all¿identificazione di eventi compl
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileGRECO Luca (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo6.852,68 euro
Periodo20 Novembre 2017 - 20 Novembre 2020
Proroga20 febbraio 2021
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
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabilePERCANNELLA Gennaro (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo7.279,81 euro
Periodo20 Novembre 2017 - 20 Novembre 2020
Proroga20 febbraio 2021
Dettaglio
Le attività di ricerca del progetto riguarderanno l¿investigazione dell¿utilizzo di approcci basati su deep learning per la visione artificiale, avvalendosi dell'utilizzo di moderne general purpose computing GPU.
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileSAGGESE Alessia (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo7.442,29 euro
Periodo20 Novembre 2017 - 20 Novembre 2020
Proroga20 febbraio 2021
Dettaglio
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileFOGGIA Pasquale (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo4.705,48 euro
Periodo11 Dicembre 2013 - 11 Dicembre 2015
Dettaglio
StrutturaDipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM
ResponsabileVENTO Mario (Coordinatore Progetto)
Tipo di finanziamentoFondi dell'ateneo
FinanziatoriUniversità  degli Studi di SALERNO
Importo5.054,36 euro
Periodo11 Dicembre 2013 - 11 Dicembre 2015
Dettaglio

  Fonte dati U-GOV dal 1 Gennaio 2013