| Názov projektu | Modernizácia a skvalitnenie technickej infraštruktúry výskumu a vývoja UJS v oblasti nanotechnológie a inteligentného priestoru |
| Kód ITMS | 26210120042 |
| Prijímateľ | Univerzita J. Selyeho v Komárne |
| Operačný program | 2620002 OP Výskum a vývoj |
| Prioritná os | Prioritná os 1 – Infraštruktúra výskumu a vývoja |
| Opatrenie | 1.1 Obnova a budovanie technickej infraštruktúry výskumu a vývoja |
| Kód výzvy | OPVaV-2015/1.1/03-SORO |
Infraštruktúra nakúpená z projektu bola počas celého udržateľného obdobia využívaná v zmysle Zmluvy o poskytnutí NFP, ako aj realizovaný výskum a vývoj je v súlade s Plánom modernizácie výskumno-vývojovej infraštruktúry a výskumnej stratégie na roky 2016 – 2023. Na zdokladovanie tejto skutočnosti uvádzame nižšie nasledovné výskumné aktivity v nanochemickohom a supramolekulárnom laboratóriu Pedagogickej fakulty UJS a v inteligentnom robotickom centre Fakulty ekonómie a informatiky UJS. Odborný personál univerzity sa vďaka projektu stal dôstojným partnerom pre vedecké parky podobného zamerania na Slovensku a tiež v Európskom výskumnom priestore. Prostredníctvom tejto modernej technickej infraštruktúry môže poskytovať UJS špičkové výsledky a výstupy kolaboratívneho výskumu, ktorý je orientovaný na reálne využitie výsledkov a výstupov. Realizuje sa spolupráca pri výskumno-vývojovom procese doktorandov, výskumníkov na úrovni postdoktorandského štúdia, ale i študentov na všetkých úrovniach štúdia.
Výskumná aktivita č. 1: Robotika
Oblasť výskumu: Systémové modely robotov, inteligentný priestor ISpace
V rámci tejto oblasti výskumu sme dosiahli nasledovné výsledky:
Návrh novej metódy vizuálneho riadenia robotického ramena na robote Nexus. Systém používa pre 3D lokalizáciu robota a pozicionovanie jeho namontovaného ramena používa fotozábery získané a spracované kamerovým systémom OptiTrack, umiestneného v Inteligentnom robotickom centre UJS. Inteligentný priestor riadi rameno robota prostredníctvom Raspberry PI modulu. Systém používa už skôr vyvinutú vlastnú metódu na detekciu rovných čiar. Túto metódu je možné využiť v priemysle, vo výrobe. Metóda bola uverejnená v publikácii:
A. Dineva, B. Tusor, A. R. Várkonyi-Kóczy, P. Csiba: Robot Control in ISpace by Applying Weighted Likelihood Functions. In Recent Advances in Technology Research and Education (Advances in Intelligent Systems and Computing 660). Cham, CH : Springer, pp. 243-248, 2018. ISSN 2194-5357
Predstavenie inteligentného priestoru (priestor kamerového systému OptiTrack na snímanie pohybu) a etorobota Ethon. Zhrnutie výsledkov testovacej jazdy s robotom Ethon v inteligentnom priestore. Tieto výsledky tvoria základ aj pre emočnú podporu chorých a osamelých ľudí, ktoré sme publikovali v:
B. Nagy, S. Gubo: Intelligent Space Environment for Ethorobotics. Recent Innovations in Mechatronics vol. 5, no. 1, pp. 1-6, 2018. ISSN 2064-9622
Návrh integrácie metódy Reactive Search Optimization a implementácia navrhnutého algoritmu v prostredí LEGO Mindstorms. Táto metóda môže slúžiť na robotickú spoluprácu a bola publikovaná v:
A. Mosavi, A. R. Várkonyi-Kóczy: Integration of Machine Learning and Optimization for Robot Learning. In Recent Global Research and Education: Technological Challenges (Advances in Intelligent Systems and Computing 519). Cham, CH : Springer, pp. 349-356, 2017. ISSN 2194-5357
Oblasť výskumu: Navrhovanie multifunkčných ovládacích systémov používaných pri starostlivosti o chorých/postihnutých ľudí. Modelovanie systémov pre analýzu rizík.
V rámci tejto oblasti výskumu sme dosiahli nasledovné výsledky:
Návrh dietetického poradcu na báze umelej inteligencie s použitím sekvenciálnych fuzzy indexovacích tabuliek. Návrh a validácia matematického modelu pre sledovanie vybraných výživových látok v dennom stravovaní. Navrhnutý poradca môže byť výraznou podporou pre chorých ľudí v oblasti dietetiky. Výsledok bol uverejnený v publikácii:
B. Tusor, A. R. Várkonyi-Kóczy, J. Bukor: An ISpace-based Dietary Advisor. In Proceedings of the 2018 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA 2018). IEEE, pp. 1035-1040, 2018. ISBN 978-1-5386-3393-9
Návrh a validácia nového systému odporúčania stravovania pracujúceho na základe „Sekvenciálnych fuzzy indexových tabuliek“. Systém využíva algoritmus optimalizácie príjmu dennej stravy z hľadiska výživy. Navrhnutý systém môže byť výraznou podporou pre chorých ľudí, prípadne športovcov v oblasti dietetiky. Výsledok bol uverejnený v publikácii:
B. Tusor, G. Simon-Nagy, J. T. Tóth, A. R. Várkonyi-Kóczy: Personalized Dietary Assistant—An Intelligent Space Application. In Proceedings of the 21st IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES 2017). IEEE, pp. 27-32, 2017. ISBN 978-147997677-5
Návrh a validácia modelu novej dysartria-špecifickej metriky (dysartria je porucha reči) pre systémy inteligentných domov. Navrhnutý model môže byť nápomocným v inteligentných domovoch pre ľudí s rečovou vadou. Výsledok bol uverejnený v publikácii:
G. Simon-Nagy, A. R. Várkonyi-Kóczy: Distance Metric for Speech Commands of Dysarthric Users in Smart Home Systems. In Recent Global Research and Education: Technological Challenges (Advances in Intelligent Systems and Computing 519). Cham, CH : Springer, pp. 325-330, 2017. ISSN 2194-5357
Návrh koncepcie inteligentnej chladničky. Koncepcia svoje uplatnenie nájde v inteligentných domovoch, kde môže významne prispieť k zlepšeniu kvality života ľudí. Výsledok bol uverejnený v publikácii:
B. Tusor, S. Gubo, T. Kmet, J. T. Tóth: Augmented Smart Refrigerator—An Intelligent Space Application. In Engineering for Sustainable Future (Lecture Notes in Networks and Systems 101), Cham : Springer Nature, 2020. pp. 171-178. ISSN 2367-3370
Návrh a validácia novej metódy optimálneho riadenia s využitím RBF sietí pre systémy riadené pomocou hyperbolických parciálnych diferenciálnych rovníc. Výsledok bol uverejnený v publikácii:
T. Kmet, M. Kmetova: Radial Basis Function Networks Simulation of Age-Structure Population. In Theory and Practice of Natural Computing (Lecture Notes in Computer Science 11324). Cham, CH : Springer, pp. 414-425, 2018. ISSN 0302-9743
Návrh a validácia nového prístupu založeného na klastroch, ktorý využíva umelé neurónové siete na odhad a predpoveď denného horizontálneho globálneho slnečného žiarenia. Tento postup nájde svoje uplatnenie v inteligentných domovoch a moderných firmách. Postup bol uverejnený v publikácii:
M. Torabi, A. Mosavi, P. Ozturk, A. R. Várkonyi-Kóczy, I. Vajda: A Hybrid Machine Learning Approach for Daily Prediction of Solar Radiation. In Recent Advances in Technology Research and Education (Lecture Notes in Networks and Systems 53). Cham, CH : Springer, pp. 266-274, 2019. ISSN 2367-3370
Návrh a validácia adaptívneho neuro-fuzzy inferenčného systému (ANFIS) s optimalizáciou rojenia integrovaných častíc (PSO) za účelom prognostiky množstva ortuti v emisiách výstupných plynov elektrární. Tento systém môže napomôcť v rozhodovaniach v krízových situáciách v priemyselnej výrobe. Systém bol uverejnený v publikácii:
S. Shamshirband, M. Hadipoor, A. Baghban, A. Mosavi, A. R. Várkonyi-Kóczy, J. Bukor: Developing an ANFIS-PSO Model to Predict Mercury Emissions in Combustion Flue Gases. Mathematics vol. 7, no. 10, pp. 1-16, 2019. ISSN 2227-7390
Publikácia obsahuje podrobnú analýzu chladiaceho účinku veľkých mestských parkov na okolie, popisuje postup zberu a analýzy tepelných dát a výsledky výskumu pocitovej teploty chodcov. Tieto výsledky možno efektívne využiť v inteligentných tzv. smart mestách. Výsledky boli uverejnené v publikácii:
F. Aram, E. Solgi, E. H. Garcia, A. Mosavi, A. R. Várkonyi-Kóczy: The Cooling Effect of Large-Scale Urban Parks on Surrounding Area Thermal Comfort. Energies vol. 12, no. 20, pp. 1-21, 2019. ISSN 1996-1073
Publikácia obsahuje štúdium energetickej spotreby inteligentnej domácnosti s využitím metód strojového učenia. Výsledky možno efektívne využiť v inteligentných domovoch a tzv. smart mestách. Výsledky boli uverejnené v publikácii:
S. Ardabili, A. Mosavi, A. R. Várkonyi-Kóczy: Building Energy Information: Demand and Consumption Prediction with Machine Learning Models for Sustainable and Smart Cities. In Engineering for Sustainable Future (Lecture Notes in Networks and Systems 101). Cham, CH : Springer, pp. 191-201, 2020. ISSN 2367-3370
Modelovanie dvojpodlažných obytných budov, posúdenie ich energetickej hospodárnosti a vyhodnotenie vplyvov viacerých parametrov (orientácia budovy, pomer okna k stene, zasklenie, tieniace zariadene, atď.). Výsledky modelovania možno efektívne využiť v inteligentných domovoch. Tieto boli publikované v:
R. Khakian, M. Karimimoshaver, F. Aram, S. Zoroufchi Benis, A. Mosavi, A. R. Várkonyi-Kóczy: Modeling Nearly Zero Energy Buildings for Sustainable Development in Rural Areas. Energies vol. 13, no. 10, pp. 1-19, 2020. ISSN 1996-1073
Oblasť výskumu: Počítačové videnie
V rámci tejto oblasti výskumu sme dosiahli nasledovné výsledky:
Návrh, validácia a implementácia modelu „Fuzzy Shape Extraction Method“ pre rozpoznávanie tvarov. Metóda používa klasifikátory založené na fuzzy hypermaticiach, za účelom nájdenia potenciálnej pozície cieľových objektov na základe ich farieb. Model sa nachádza v publikácii:
A. R. Várkonyi-Kóczy, B. Tusor, J. T. Tóth: A Fuzzy Shape Extraction Method. In Recent Developments and the New Direction in Soft-Computing Foundations and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing 361). Cham, CH : Springer, pp. 383-395, 2018. ISSN 1434-9922
Vývoj, validácia a implementácia paralelizovanej verzie už skôr vyvinutej hybridnej fuzzy klasifikačnej metódy pre rozpoznávanie vzorov. Popis metódy sa nachádza v publikácii:
B. Tusor, A. R. Várkonyi-Kóczy, J. Bukor: A Parallel Fuzzy Filter Network for Pattern Recognition. In Recent Advances in Technology Research and Education (Lecture Notes in Networks and Systems 53). Cham, CH : Springer, pp. 275-282, 2019. ISSN 2367-3370
Návrh, validácia a implementácia novej metódy na multi-view rekonštrukciu a na odhad relatívnej pozície a homografie, pomocou rovinných regiónov. Algoritmus bol testovaný na súbore syntetických a reálnych dát. Popis metódy sa nachádza v publikácii:
R. Frohlich, Z. Kato: Simultaneous Multi-view Relative Pose Estimation and 3D Reconstruction. In Computer Vision – ACCV 2018 Workshops (Lecture Notes in Computer Science 11367). Cham, CH : Springer, pp. 467-483, 2019. ISSN 0302-9743
Návrh, validácia a implementácia algoritmu na odhad absolútnej a relatívnej pozície multi-view kamerového systému. Algoritmus bol testovaný na súbore syntetických a reálnych dát. Popis algoritmu sa nachádza v publikácii:
H. Abdellali, Z. Kato: Absolute and Relative Pose Estimation of a Multi-View Camera System. In Proceedings of the 2018 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA 2018). IEEE, pp. 1-6, 2019. ISBN 978-153866602-9
Návrh, validácia a porovnanie dvoch fuzzy prístupov (paralelný algoritmus založený na radiálnych bázových funkciách a sekvenčný algoritmus založený na fuzzy indexovacích maticiach) pre filtrovanie farieb v reálnom čase. Popis prístupov sa nachádza v publikácii:
B. Tusor, A. R. Várkonyi-Kóczy, J. Bukor: Parallelized Fuzzy RBF and FHM based Color Filtering for Real-Time Image Processing. In Proceedings of the 2019 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2019). IEEE, pp. 1-6, 2019. ISBN 978-15-38634-60-8
Návrh, validácia a implementácia nového algoritmu na priame riešenie odhadu multi-view absolútnej a relatívnej pozície metódou najmenších štvorcov. Algoritmus bol testovaný na súbore syntetických a reálnych dát. Popis algoritmu sa nachádza v publikácii:
H. Abdellali, R. Frohlich, Z. Kato: A Direct Least-Squares Solution to Multi-View Absolute and Relative Pose. In Proceedings of the 2019 International Conference on Computer Vision (ICCV 2019). IEEE, pp. 1-10.
Návrh, validácia a implementácia nového robustného algoritmu na odhad absolútnej a relatívnej pozície centrálneho kamerového systému pomocou 2D-3D korešpondencie rovných čiar. Algoritmus bol testovaný na súbore syntetických a reálnych dát. Popis algoritmu sa nachádza v publikácii:
H. Abdellali, R. Frohlich, Z. Kato: Robust Absolute and Relative Pose Estimation of a Central Camera System from 2D-3D Line Correspondences. In Proceedings of the 2019 International Conference on Computer Vision (ICCV 2019). IEEE, pp. 1-10.
Návrh, validácia a implementácia novej fuzzy metódy na filtrovanie farieb. Popis metódy sa nachádza v publikácii:
B. Tusor, A. R. Várkonyi-Kóczy, J. T. Tóth: An Indexed Rule-Based Fuzzy Color Filtering Method. In Recent Advances in Intelligent Engineering (Topics in Intelligent Engineering and Informatics 14). Cham, CH : Springer, pp. 299-307, 2020. ISSN 2193-9411
Návrh a validácia matematického modelu kalibračnej metódy založenej na regiónoch s ICP (Iterative Closest Point) spresnením. Implementácia algoritmu sa uskutočnila v prostredí MATLAB. Popis modelu kalibračnej metódy sa nachádza v publikácii:
R. Frohlich, Z. Kato, A. Tremeau, L. Tamás, S. Shabo, Y. Waksman: Region based fusion of 3D and 2D visual data for Cultural Heritage objects. In Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2017), IEEE, pp. 2405-2409, 2017. ISBN 978-1-5090-4848-9
Návrh, validácia a implementácia novej metódy na výpočet absolútnej pozície kamery pomocou 2D-3D korešpondencie rovných čiar. Algoritmus bol testovaný na súbore syntetických a reálnych dát. Popis metódy sa nachádza v publikácii:
N. Horanyi, Z. Kato: Multiview Absolute Pose Using 3D-2D Perspective Line Correspondences and Vertical Direction. In Proceedings of ICCV Workshop on Multiview Relationships in 3D Data (ICCVW-MVR3D), IEEE, pp. 2472-2480, 2017. ISBN 978-1-5386-1034-3
Návrh, validácia a implementácia novej metódy na výpočet absolútnej pozície kamery pomocou detekcie rovných čiar. Algoritmus bol testovaný na súbore syntetických a reálnych dát. Popis metódy sa nachádza v publikácii:
N. Horanyi, Z. Kato: Generalized Pose Estimation from Line Correspondences with Known Vertical Direction. In Proceedings of International Conference on 3D Vision (3DV 2017), IEEE, pp. 1-11, 2017. ISBN 978-1-5386-2611-5
Návrh a validácia novej metódy na vyplnenie chýbajúcich častí 3D mesh modelov. Algoritmus bol testovaný na súbore reálnych dát. Popis metódy sa nachádza v publikácii:
L. Körmöczi, Z. Kato: Filling Missing Parts of a 3D Mesh by Fusion of Incomplete 3D Data. In Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (Lecture Notes in Computer Science 10617). Cham, CH : Springer, pp. 711-722, 2017. ISSN 0302-9743
Knižná kapitola obsahuje návrh a validáciu matematického modelu algoritmu na výber kamery (Camera selection algorithm). Algoritmus bol implementovaný v prostredí MATLAB a testovaný na mračne bodov dvoch kostolov reformovanej cirkvi (Klížska Nemá a Šamorín). Popis algoritmu sa nachádza v publikácii:
R. Frohlich, S. Gubo, A. Lévai, Z. Kato: 3D-2D Data Fusion in Cultural Heritage Applications. In Heritage Preservation – A Computational Approach. Cham, CH : Springer, pp. 111-130, 2018. ISBN 978-981-10-7220-8
Návrh, validácia a implementácia klasifikátora „Rozšírené sekvenciálne fuzzy indexové tabuľky“, ktorý porovnáva výkon aj s výkonom klasifikátora „Nelineárna autoregresívna neurálna sieť“. Učenie klasifikátora „Rozšírené sekvenciálne fuzzy indexové tabuľky“ sa uskutočnilo pomocou učiaceho datasetu MPEG-7. Popis klasifikátora sa nachádza v publikácii:
A. R. Várkonyi-Kóczy, B. Tusor, J. T. Tóth: A Fuzzy Data Structure for Variable Length Data and Missing Value Classification. In Recent Advances in Technology Research and Education (Advances in Intelligent Systems and Computing 660). Cham, CH : Springer, pp. 297-304, 2018. ISSN 2194-5357
Vývoj, validácia a implementácia paralelizovanej verzie klasifikačnej metódy pre spracovanie veľkého objemu dát na základe sekvenciálnych fuzzy indexovacích tabuliek. Popis metódy sa nachádza v publikácii:
B. Tusor, J. T. Tóth, A. R. Várkonyi-Kóczy: Parallelized Sequential Indexing Tables for Fast High-Volume Data Processing. In Proceedings of the 2020 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2020). IEEE, pp. 1-6, 2020.
Návrh hĺbkovej neurónovej siete na detekciu low-rank regiónov, ktorá predpovedá low-rank likelihood map zo skúmaného obrazu. Učenie hlbokej neurónovej siete sa uskutočnilo pomocou učiaceho datasetu (Aachen Day-Night dataset). Testovací dataset (CambridgeLandmarks dataset) bol vyhodnotení pomocou naučenej hlbokej neurónovej siete. Popis hĺbkovej neurónovej siete sa nachádza v publikácii:
G. Csurka, Z. Kato, A. Juhász, M. Humenberger: Estimating Low-Rank Region Likelihood Maps. In Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2020). IEEE, pp. 1-10, 2020.
Vývoj a validácia novej techniky s využitím sekvenciálnych fuzzy indexovacích tabuliek na rozpoznávanie tvarov podľa ich obrysov, ktorú možno použiť na rýchle spracovanie leteckých snímok. Popis techniky sa nachádza v publikácii:
B. Tusor, O. Takac, A. Molnar, S. Gubo, A. R. Várkonyi-Kóczy: Shape Recognition in Drone Images Using Simplified Fuzzy Indexing Tables. In IEEE 18th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics : proceedings. 2020. pp. 129-134. ISBN 978-1-7281-3149-8
Návrh a validácia novej 3D rekonštrukčnej metódy založenej na orezávaní grafov, ktorá je schopná brať do úvahy aj čiastočne dostupné hĺbkové dáta. Experimentálne vyhodnotenie metódy sa uskutočnilo na verejne dostupnom Middlebury stereo datasete a reálnych stereo snímkach. Výsledky ukazujú, že použitím tejto metódy je možné dosiahnuť lepšie 3D rekonštrukcie. Popis metódy sa nachádza v publikácii:
H. Abdellali, Z. Kato: 3D reconstruction with depth prior using graph-cut. Central European Journal of Operations Research vol. 29, pp. 387-402, 2020. ISSN 1435-246X
Publikácia skúmaním efektívnosti rôznych algoritmov na rozpoznávanie obrazov navrhuje nové riešenie, ktoré skúma učenie ako proces. Metóda bola úspešne testovaná na jednoduchej neurónovej sieti, ktorá nie je schopná naučiť sa väčšinu skúmaných transformácií. Metódu možno použiť na testovanie schopnosti abstrakcie algoritmov na rozpoznávanie obrazov. Popis metódy sa nachádza v publikácii:
M. Gy. Hudáky, P. Lehotay-Kéry, A. Kiss: A Novel Methodology for Measuring the Abstraction Capabilities of Image Recognition Algorithms. Journal of Imaging vol. 7, no. 8, pp. 1-24, 2021. ISSN 2313-433X
Výskumná aktivita č. 2: Biomedicína, Biomedicínske inžinierstvo
V rámci tejto výskumnej aktivity sme dosiahli nasledovné výsledky:
Návrh a validácia novej metódy založenej na 3D modelovaní, ktorý počas doby nosenia zubného strojčeka modeluje a predpovedá pohyb zúb a koreňov zúb na základe snímok CBCT. Metóda môže zlepšiť návrh klinických diagnostických počítačových nástrojov a bola uverejnená v publikácii:
A. R. Várkonyi-Kóczy, B. Tusor, E. Segatto: Fuzzy logic supported 3D modeling based orthodontics. In Proceedings of the 2017 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA 2017). IEEE, pp. 159-164, 2017. ISBN 978-1-5090-2983-9
Návrh, validácia a implementácia nového prístupu založeného na regiónoch pre nájdenie spline mapov medzi pármi deformujúcich sa 3D objektov, ktoré sú reprezentované triangulárnymi povrchovými meshmi. Transformácia sa našla riešením systému integrálnych rovníc. Algoritmus bol testovaný na veľkom súbore syntetických objemových dát. Uplatniteľnosť tejto novej inteligentnej metódy sa preukázala pri registrácii objemov 3D pľúcnych CT záberov, povrchov mozgov a 3D ľudských tvárí. Táto registrácia môže byť nápomocná pri diagnostike rakoviny. Prístup bol uverejnený v publikácii:
Z. Santa, Z. Kato: Elastic Alignment of Triangular Surface Meshes. International Journal of Computer Vision 126, pp. 1220-1244, 2018. ISSN 0920-5691
Publikácia použitím open-source databázového manažérskeho systému a niektorých typických bioinformatických algoritmov demonštruje, že bioinformatické metódy je možné riešiť ich integráciou do databázových manažérskych systémov. Pomocou meraní efektívnosti autori chcú prezentovať, že používanie databázových manažérskych systémov môže byť efektívne aj v oveľa zložitejších prostrediach. Výsledky tejto integrácie pomôžu pri vytvorení inteligentnej metodológie spracovania biomedicínskych dát a boli publikované v:
P. Lehotay-Kéry, A. Kiss: Human Genome Data Protection Using PostgreSQL DBMS. In HCI International 2018 – Posters‘ Extended Abstracts (Communications in Computer and Information Science 850). Cham, CH : Springer, pp. 71-78, 2018. ISSN 1865-0929
V poslednej dobe rastie potreba efektívnej kompresie biomedicínskych dát (napr. veľkosť ľudského genómu je viac ako 3 GB), nakoľko všeobecné kompresory nedokážu dosiahnuť uspokojivé výsledky. Publikácia predstavuje novú metódu na kompresiu takýchto údajov. Efektívnosť algoritmu sa posudzuje určením jeho časovej zložitosti a kompresného faktoru. Výsledky tejto kompresie pomôžu pri inteligentnom spracovaní biomedicínskych dát a boli publikované v:
P. Lehotay-Kéry, A. Kiss: GenPress: A Novel Dictionary Based Method to Compress DNA Data of Various Species. In Intelligent Information and Database Systems (Lecture Notes in Artificial Intelligence 11432). Cham, CH : Springer, pp. 385-394, 2019. ISSN 0302-9743.
Návrh a validácia stratégií optimálneho riadenia modelu epidemickej choroby. Vyhodnotenie efektívnosti navrhnutých stratégií sa uskutočnilo pomocou numerických simulácií v prostredí MATLAB. Výsledky výskumu sa snažia napomôcť medicínskemu zvládaniu epidemiologických situácií. Stratégie boli uverejnené v publikácii:
T. Kmet, M. Kmetova: Bézier curve parametrisation and echo state network methods for solving optimal control problems of SIR model. BioSystems 186, pp. 1-12, 2019. ISSN 0303-2647
Analýza a hĺbková analýza biomedicínskych dát – intenzívne porovnanie výkonnosti šiestich populárnych klasifikačných techník so zameraním na silu adaptívneho náhodného lesa (Adaptive Random Forest). Výsledky týchto analýz pomôžu pri inteligentnom spracovaní biomedicínskych dát a signálov. Publikované boli v:
H. K. Fatlawi, A. Kiss: On Robustness of Adaptive Random Forest Classifier on Biomedical Data Stream. In Intelligent Information and Database Systems (Lecture Notes in Artificial Intelligence 12033). Cham, CH : Springer, pp. 332-344, 2020. ISSN 0302-9743
Návrh a validácia novej metódy na predikciu ohnísk COVID-19 založenej na integrácii modelov strojového učenia (MLP, ANFIS) a SEIR (susceptible-exposed-infectious-removed). Výsledky výskumu sa snažia napomôcť medicínskemu zvládaniu epidemiologických situácií, čo si vyžiadala aktuálna celosvetová pandemická situácia. Metódy boli uverejnené v publikácii:
S. F. Ardabili, A. Mosavi, P. Ghamisi, F. Filip, A. R. Várkonyi-Kóczy, U. Reuter, T. Rabczuk, P. M. Atkinson: COVID-19 Outbreak Prediction with Machine Learning. In Algorithms vol. 13, no. 10, Article No.: 249, pp. 1-36, 2020. eISSN 1999-4893
Návrh a validácia nového postupu na hodnotenie vzniku syntetickej kolónie buniek generovanej tzv. off-mriežkovým modelom. Tento postup môže napomôcť pri inteligentnom spracovaní syntetických biomedicínskych dát. Postup bol uverejnený v publikácii:
D. Kiss, G. Kertesz, M. Jasko, S. Szenasi, A. Lovrics, Z. Vamossy: Evaluation of colony formation dataset of simulated cell cultures. Annales Mathematicae et Informaticae vol. 51, 2020. pp. 41-52. ISSN 1787-5021
V tejto publikácii je navrhnutý nový klasifikačný model s diferenciálnym súkromím na hĺbkovú analýzu biomedicínskych dát s použitím adaptívneho náhodného lesa (Adaptive Random Forest). Experimentálne výsledky na štyroch medicínskych datasetoch ukazujú, že ARF má väčšinou stabilnejší výkon ako ostatné techniky. Výsledky tejto hĺbkovej analýzy pomôžu pri inteligentnom spracovaní biomedicínskych dát a signálov. Klasifikačný model bol uverejnený v publikácii:
H. K. Fatlawi, A. Kiss: Differential privacy based classification model for mining medical data stream using adaptive random forest. Acta Univ. Sapientiae Informatica vol. 13, no. 1, pp. 1-20, 2021. ISSN 1844-6086
Výskumná aktivita č. 3: Bezpečnosť dopravy a vozidiel
V rámci tejto výskumnej aktivity sme dosiahli nasledovné výsledky:
Vývoj novej vylepšenej metódy pre analýzu počtu dopravných nehôd na základe tradičnej metódy posuvného okna (sliding window). Vytvorenie a testovanie nového algoritmu pre dvojrozmerný prípad posuvného okna. Aplikácia metódy môže mať pozitívny dopad na zlepšenie dopravnej bezpečnosti. Metóda bola uverejnená v publikácii:
S. Szénási: Variable Sized Planar Sliding Window Technique for Searching Accident Hot Spots. In Proceedings of the 16th International Multidisciplinary Scientific Geoconference (SGEM 2016). pp. 957-964, 2016. ISBN 978-1-5108-2990-9
Návrh, validácia a implementácia nového algoritmu na rýchlu detekciu hrán objektov založeného na segmentácii oblastí. Efektívnosť algoritmu bola úspešne testovaná aj v prípade detekcie krajnej čiary vozovky. Algoritmus sa môže stať základom nových postupov systému videnia autonómnych vozidiel, napr. v podmienkach zníženej viditeľnosti, čím môže prispieť k zlepšeniu bezpečnosti jazdy. Algoritmus bol uverejnený v publikácii:
B. Tusor, A. R. Várkonyi-Kóczy, J. Bukor: A Fast Line Extraction Method based on Basic Segment Grouping. In Proceedings of the 2018 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2018). IEEE, pp. 1-6, 2018. ISBN 978-1-5386-2223-0
Návrh, validácia a implementácia nového algoritmu na odhad absolútnych pozícií centrálnych kamier pomocou rovinných regiónov. Efektívnosť algoritmu bola testovaná aj na KITTI datasete, ktorý obsahuje sekvencie snímok stereokamier z ulíc za bežnej premávky. Algoritmus možno využiť pri vytvorení systému videnia autonómnych vozidiel a tak pomôcť vodičovi pri rozhodovaní v podmienkach so zníženou viditeľnosťou. Algoritmus bol uverejnený v publikácii:
R. Frohlich, L. Tamas, Z. Kato: Absolute Pose Estimation of Central Cameras Using Planar Regions. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Vol. 43, No. 2, pp. 377-391, 2021. IEEE. ISSN 1939-3539
Publikácia je zameraná na identifikáciu efektívneho modelu pre budúce skúmanie stability dynamiky pohybu trate pre pokročilé železničné systémy s využitím Euler–Bernoulliho teórie ohybu nosníka a Tymošenkovej teórie ohybu nosníka. Navrhnutý model môže zvýšiť bezpečnosť železničnej premávky a bol publikovaný v:
A. Mosavi, R. Benkreif, A. R. Várkonyi-Kóczy: Comparison of Euler-Bernoulli and Timoshenko Beam Equations for Railway System Dynamics. In Recent Advances in Technology Research and Education (Advances in Intelligent Systems and Computing 660). Cham, CH : Springer, pp. 32-40, 2018. ISSN 2194-5357
Návrh a implementácia Interval type-2 fuzzy systému na predvídanie personalizovaného riadiaceho cyklu motorového vozidla pre inteligentné asistenčné systémy vodičov vozidiel. Fuzzy systém možno využiť ako zabudovaný asistenčný systém autonómnych vozidiel v rôznych podmienkach prevádzky a bol uverejnený v publikácii:
A. Dineva, B. Tusor, I. Vajda: Interval Type-2 Fuzzy System in Personalized Driving Cycle Forecasting. AIP Conference Proceedings 1982, pp. 020027-1- 020027-6, 2018. ISBN 978-07-35416-98-7
V tejto publikácii sa študuje dvojrozmerné modelovanie a analýza pôdnej štruktúry centrálnej vlakovej stanice Alan Dasht v meste Mashdad, Irán. Výsledky výskumu môžu priniesť nové pohľady na bezpečnosť železničných tratí a boli publikované v:
S. Ardabili, A. Mosavi, A. R. Várkonyi-Kóczy: Urban Train Soil-Structure Interaction Modeling and Analysis. In Engineering for Sustainable Future (Lecture Notes in Networks and Systems 101). Cham, CH : Springer, pp. 361-381, 2020. ISSN 2367-3370
Návrh nových modelov strojového učenia pre inteligentnú kontrolu dopravných ciest s využitím metódy CMIS (Committee Machine Intelligent Systems). Aplikácia týchto modelov môže mať pozitívny dopad na zlepšenie dopravnej bezpečnosti. Modely boli uverejnené v publikácii:
N. Karballaeezadeh, F. Zaremotekhases, S. Shamshirband, A. Mosavi, N. Nabipour, P. Csiba, A. R. Varkonyi-Koczy: Intelligent Road Inspection with Advanced Machine Learning; Hybrid Prediction Models for Smart Mobility and Transportation Maintenance Systems. In: Energies vol. 13, no. 7, Article number: 1718, pp. 1-22, 2020. ISSN 1996-1073
Návrh výkonného nástroja na rozpoznávanie dopravných značiek v mobilnej aplikácii. Nástroj využíva TensorFlow spolu s technikou prenosu učenia, ktorá uľahčuje trénovanie súboru údajov na vopred trénovanom modeli pomocou konvolučnej siete. Tento výskum predstavuje dobrý východiskový bod k vývoju lepších systémov autonómneho riadenia automobilov. Nástroj svoju uplatnenie nájde v systémoch videnia autonómnych vozidiel. Koncepcia nástroja bola uverejnená v publikácii:
A. Benhamida, A. R. Várkonyi-Kóczy, M. Kozlovszky: Traffic Signs Recognition in a mobile-based application using TensorFlow and Transfer Learning Technics. In Proceedings of the IEEE 15th International Conference of System of Systems Engineering (SoSE 2020). IEEE, pp. 537-541, 2020. ISBN 978-1-7281-8050-2
Publikácia predstavuje novú metódu dolovania údajov, ktorá pomocou existujúcej databázy dopravných nehôd nájde tzv. čierne miesta (black spots) v cestnej sieti, čím je možné znižovať pravdepodobnosť výskytu ďalších nehôd. Aplikácia tejto metódy môže mať pozitívny dopad na zlepšenie dopravnej bezpečnosti. Metóda bola uverejnená v publikácii:
S. Szénási: Analysis of historical road accident data supporting autonomous vehicle control strategies. PeerJ Computer Science vol. 7, pp. 1-25, 2021. ISSN 2376-5992
Realizácia projektu pozitívne ovplyvnila výskumno-vývojové aktivity na univerzite. Aj v ďalšom období sa budú využívať zakúpené prístroje, stroje a zariadenia na realizáciu výskumu.