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TIN2011-28753-C02-01

Financiado

TECNICAS DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL PARA EL PROCESADO DE IMAGEN HIPERESPECTRA...

TECNICAS DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL PARA EL PROCESADO DE IMAGEN HIPERESPECTRAL Y LA EXTENSION Y POPULARIZACION DE SUS APLICACIONES I PARA PROMOVER EL CAMPO DE LA HIPERESPECTROSCOPIA Y ABRIRLO TODAVIA A MAS APLICACIONES NUEVAS Y A UN USO MAS UBICUO ESTE TIPO DE SENSORE SE REQUIERE UN IMPULSO EN DOS DIRECCIONES PRINCIPALES PARA QUE LA TECNOLOGIA SE CONVIERTA EN A... ver más

01/01/2011

UDC

87K€

Presupuesto del proyecto: 87K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE A CORUÑA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 86

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2011-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UDC

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE A CORUÑA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 86

Presupuesto del proyecto 87K€

Descripción del proyecto PARA PROMOVER EL CAMPO DE LA HIPERESPECTROSCOPIA Y ABRIRLO TODAVIA A MAS APLICACIONES NUEVAS Y A UN USO MAS UBICUO ESTE TIPO DE SENSORE SE REQUIERE UN IMPULSO EN DOS DIRECCIONES PRINCIPALES PARA QUE LA TECNOLOGIA SE CONVIERTA EN ALGO COMUN Y POPULAR. POR UNA PARTE HAY QUE HACER LOS HIPERESPECTROMETROS MAS BARATOS, PEQUEÑOS, LIGEROS Y ROBUSTOS Y, POR OTRA, DEBEN CONVERTIRSE EN ELEMENTOS LO MAS AUTONOMOS POSIBLES Y FACILES DE USAR POR PERSONAL NO EXPERTO. POR LO TANTO, EL OBJETIVO PRINCIPAL DE LA LINEA DE INVESTIGACION QUE SUBYACE A ESTE PROYECTO ES AVANZAR EN LAS TECNICAS DE PROCESADO DE IMAGENES HIPERESPECTRALES BASADAS EN INTELIGENCIA COMPUTACIONAL JUNTO CON CIERTOS TEMAS DE DISEÑO, IMPLEMENTACION Y PUESTA EN OPERACION DE LOS PROPIOS SISTEMAS DE MODO QUE SE PUEDA IMPULSAR UNA NUEVA GENERACION DE APLICACIONES PARA LA HIPERESPECTROMETRIA BASADA EN UN USO MAS UBICUO DE HIPERESPECTROMETROS MAS SIMPLES DE USAR, LIGEROS Y BARATOS. ESTO IMPLICA EXTENDER EL AMBITO DE LA INTELIGENCIA COMPUTACIONAL EN ESTE CAMPO HACIA EL PROCESO DE MEDIDA COMPLETO, INCLUYENDO EL DISEÑO DE MISIONES, LA CAPTURA, EL PREPROCESADO INICIAL DE LAS SEÑALES, EL PROCESADO Y LA POSTERIOR GESTION DE LA INFORMACION. EN TERMINOS DE LOS SENSORES, EL EQUIPO DE LA UDC SE CONCENTRARA EN LA EVOLUCION DE UN SISTEMA HIPERESPECTRAL DESARROLLADO PROYECTOS PREVIOS, HACIA UN SISTEMA INTELIGENTE, LIGERO Y PORTATIL QUE PERMITA ABRIR NUEVOS CAMPOS DE APLICACION DONDE USUARIOS NO-EXPERTOS PUEDAN BENEFICIARSE DE ESTA TECNOLOGIA Y DEL USO DE MULTIPLES SENSORES. ADEMAS DE LA IMPLEMENTACION EFICIENTE DE LAS TAREAS DE PROCESADO DE IMAGEN, ESTE DESARROLLO IMPLICA EL DISEÑO DE HARDWARE COMPACTO Y ALGORITMOS DE CONTROL Y PROCESADO EMBEBIDO EFICIENTES (GPU Y OTROS).EN CUANTO A INTELIGENCIA COMPUTACIONAL, EL PROYECTO TRATA ALGUNOS DE LOS RETOS QUE PROPONE ESTE CRECIENTE CAMBIO DE PARADIGMA EN IMAGEN HIPERESPECTRAL. ALGUNOS TEMAS CLASICOS, TALES COMO EXTRACCION/INDUCCION DE ENDMEMBERS A PARTIR DE LOS DATOS, TODAVIA ESTAN ABIERTOS EN ALGUNOS DE SUS ASPECTOS, SEAN ESTOS LA COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL DE ALGUNAS APROXIMACIONES O LA INCAPACIDAD DE OPERAR DE FORMA SATISFACTORIA ANTE LA FALTA DE PIXELS PUROS. OTRO TEMA CLASICO ES EL DE APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO, QUE SURGIO EN LAS APLICACIONES TEMPRANAS DE TECNICAS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES A LA SENSORIZACION REMOTA HIPERESPECTRAL. PROPONDREMOS Y COMPROBAREMOS NUEVAS SOLUCIONES A ESTOS VIEJOS PROBLEMAS USANDO TECNICAS DE APRENDIZAJE MAQUINA, REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y ALGORITMOS EVOLUTIVOS, ALGUNAS DE LAS CUALES SON EL FRUTO DE PROYECTOS PREVIOS EN EL AMBITO DE LA HIPERESPECTROSCOPIA. ADEMAS SE TRANSFERIRAN OTRAS ESTRATEGIAS DE LA INTELIGENCIA COMPUTACIONAL A ESTE CAMPO PARA OPTIMIZAR LA OPERACION DE ESTOS SISTEMAS, TALES COMO PUEDEN SER LOS MECANISMOS DE ATENCION PARA LA CAPTURA ACTIVA MULTIRESOLUCION O LA FUSION AUTONOMA DE INFORMACION DE GRUPOS DE SENSORES O DIFERENTES VISTAS DEL MISMO SENSOR.. OTRO TEMA ESPECIFICO ES EL DE LA SEGMENTACION BASADA EN BORDES O CARACTERISTICAS TIPO GRADIENTE, QUE PUEDEN COMPLEMENTAR LA SEGMENTACION ORIENTADA A LA CLASIFICACION, INCLUYENDO TEXTURAS, PROPONIENDO NUEVOS ALGORITMOS BASADOS EN ENDMEMBERS. PROPONDREMOS NUEVAS APROXIMACIONES EN ESTE CAMPO BASADAS EN LOS RESULTADOS PREVIOS DE LOS GRUPOS. ADICIONALMENTE, SE PRETENDEN EXPLORAR MANERAS INNOVADORAS DE DETECTAR VARIACIONES TEMPORALES Y REALIZAR CALIBRACION DE COLOR AUTONOMA PARA MANTENER LA CONSTANCIA DE COLOR EN MONITORIZACION DE POLUCION. IPERESPECTRAL\SENSORIZACION REMOTA\INSTRUMENTACION\PROCESADO IMAGEN\INTELIGENCIA COMPUTACIONAL

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