Martino GIAQUINTO | Progetti

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

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

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