Skip to Main Content

Usługi badawcze w sieci VIA CARPATIA

Uslugi Badawcze

Nazwa Badania
Analiza sygnałów pomiarowych i diagnostycznych oraz optymalizacja ich przetwarzania
Techniki
Typy badań zależą w głównej mierze zależą od potrzeb biznesowych związanych z wykorzystaniem algorytmów przetwarzania sygnałów i kompresji. Zaliczyć do nich możemy z różnych branż: • Przesyłanie danych: Optymalizacja transmisji danych i kompresji sygnałów jednowymiarowych, dźwiękowych, głosowych, medycznych, co prowadzi do podniesienia efektywności wykorzystania pasma i efektywności zarządzania przestrzenią dyskową do składowania danych. Rozwój algorytmów kompresji audio i wideo, pozwalających na efektywne strumieniowanie treści przy zachowaniu zadanej jakości. • Cyberbezpieczeństwo: Rozwój zaawansowanych metod analizy sygnałów w celu wykrywania anomalii i potencjalnych zagrożeń w sieciach komputerowych. Obejmuje to implementację algorytmów do analizy ruchu sieciowego, identyfikacji nietypowych wzorców w transmisji danych oraz wykrywania sygnatur znanych ataków. • Medycyna: Analiza obrazów medycznych poprzez zaawansowane techniki przetwarzania sygnałów. Obejmuje to opracowanie i dostosowanie algorytmów do redukcji szumów w obrazach radiologicznych, poprawy kontrastu w tomografii komputerowej, czy segmentacji struktur anatomicznych w obrazach rezonansu magnetycznego. Może to również obejmować projektowanie specjalistycznych banków filtrów do wyodrębniania specyficznych cech w obrazach medycznych, czy implementację technik uczenia maszynowego do automatycznej klasyfikacji patologii. • Przemysł 4.0: Optymalizacja przetwarzania sygnałów z czujników, zarówno w czasie rzeczywistym, w kontekście monitorowania i kontroli procesów produkcyjnych, jak i post factum. Obejmuje to projektowanie systemów do akwizycji i analizy danych z różnorodnych czujników przemysłowych, implementację algorytmów do filtracji i łączenia danych z wielu źródeł oraz tworzenie modeli predykcyjnych do przewidywania awarii sprzętu. Może to również obejmować opracowanie dedykowanych rozwiązań do przetwarzania sygnałów wibracyjnych, termicznych czy akustycznych w celu monitorowania stanu maszyn.
Aparatura
Specjalistyczne oprogramowanie do analizy sygnałów, m.in. Matlab oraz narzędzia i biblioteki open source. Ponadto, wydział Informatyki posiada obecnie trzy klastry obliczeniowe, w tym klaster składający się z serwera zarządzającego i 5 serwerów obliczeniowych wyposażonych łącznie w 12 akceleratorów GPU. Najnowocześniejszy to klaster mordor3: Zainstalowane 4 akceleratory NVIDIA Tesla P100, 4 akceleratory GeForce 2080 Ti oraz 4 NVIDIA Tesla A100. Klaster może być wykorzystywany do realizacji badań nad projektowaniem rozwiązań i algorytmów przetwarzania sygnałów w następujący sposób: • Optymalizacja algorytmów: Różnorodność dostępnych GPU pozwala na testowanie i optymalizację algorytmów przetwarzania sygnałów pod kątem różnych architektur sprzętowych, co jest kluczowe dla wydajności w zastosowaniach przemysłowych. • Przetwarzanie obrazów medycznych: Wysoka moc obliczeniowa klastra jest idealna do zaawansowanej analizy obrazów medycznych, umożliwiając szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych z różnych modalności obrazowania. • Implementacja zaawansowanych filtrów: Klaster umożliwia efektywne projektowanie i testowanie złożonych banków filtrów, które są kluczowe w wielu zastosowaniach przetwarzania sygnałów.
Normy
• Zgodność z wytycznymi rozporządzenia KE „Data Act”, „AI Act” i prawem krajowym • ISO/IEC 42001 Artificial Intelligence Management System • ISO 27001. System Zarządzania Bezpieczeństwem Informacji
Uczelnia
Politechnika Białostocka
Kontakt
Katedra Mediów Cyfrowych i Grafiki Komputerowej, Wydział Informatyki dr inż. Paweł Tadejko, pok. A018 (021), e-mail: p.tadejko@pb.edu.pl, tel. +48 504 142 530
Opis
Celem realizacji usługi jest analiza wymagań oraz implementacja metod analizy sygnałów (w tym też optymalizacji): jednowymiarowych (np. medycznych, zapisów z sensorów maszyn i urządzeń, dźwiękowych) i dwuwymiarowych – najczęściej obrazowych (np. zdjęć z kamer przemysłowych, medycznych), dla konkretnych zastosowań biznesowych. W praktyce, najczęściej polega to na wykorzystaniu już istniejących implementacji algorytmów, ich modyfikacji pod konkretne warunki operacyjne lub projektowaniu dedykowanych rozwiązań, takich jak banki filtrów, w celu efektywnego przetwarzania sygnałów. Usługa może być implementowana w różnych gałęziach gospodarki, gdyż przynosi szereg wymiernych korzyści dla przedsiębiorstw z różnych branż. Zastosowanie skupia się na wielu obszarach. Najczęściej przytaczane to: Przemysł • Kompresja audio i wideo w celach składowania lub strumieniowania treści multimedialnych; • Filtrowanie i poprawa jakości dźwięku, detekcja i klasyfikacja obiektów w nagraniach video. • Analiza sygnałów pomiarowych i diagnostycznych w celach predykcji możliwości wystąpienia awarii Medycyna • Akwizycja i przetwarzanie wstępne obrazów medycznych, w celu ich dalszej analizy; • Detekcja i klasyfikacja zmian patologicznych na zdjęciach medycznych, np. rentgenowskich czy w obrazowaniu rezonansu magnetycznego. Bezpieczeństwo i monitoring • Automatyczna detekcja i klasyfikacja obiektów w systemach monitoringu, rozpoznawanie mowy w systemach kontroli dostępu. • Biometria: rozpoznawanie ludzi oparte o metody analizy danych biometrycznych, zarówno pochodzących z obrazowania części ciała, skanowania, jak i sygnałów zbieranych przez urządzenia noszone.
Slowa Kluczowe
optymalizacja przetwarzania sygnałów, analiza sygnałów, sygnały jednowymiarowe, sygnały dwuwymiarowe, przetwarzanie danych medycznych, sygnały z sensorów, sygnały dźwiękowe, sygnały obrazowe, algorytmy przetwarzania sygnałów, kompresja audio, kompresja wideo, strumieniowanie multimediów, filtrowanie dźwięku, poprawa jakości dźwięku, detekcja obiektów, klasyfikacja obiektów, akwizycja obrazów medycznych, przetwarzanie wstępne obrazów, zmiany patologiczne, systemy monitoringu, rozpoznawanie mowy, biometria, analiza danych biometrycznych, optymalizacja transmisji danych, efektywne wykorzystanie pasma, wykrywanie anomalii, analiza ruchu sieciowego, wykrywanie sygnatur ataków, redukcja szumów, przemysł 4.0, monitorowanie procesów produkcyjnych, analiza danych z czujników, filtracja danych, modele predykcyjne, przetwarzanie sygnałów wibracyjnych, przetwarzanie sygnałów termicznych, przetwarzanie sygnałów akustycznych, stan maszyn, banki filtrów, automatyczna klasyfikacja, techniki uczenia maszynowego

Informacje o projekcie

Stopka
Minister Nauki

Zadanie finansowane w ramach zlecenia
Ministra Nauki pod nazwą "Politechniczna Sieć VIA CARPATIA im. Prezydenta RP Lecha Kaczyńskiego" w latach 2022-2025

MNiSW
Wersja: 0.1b Właścicielem i administratorem danych zawartych w bazie danych są uczelnie: Politechnika Rzeszowska, Politechnika Lubelska oraz Politechnika Białostocka. Zaprojektowanie witryny: Paweł Kuraś, Krzysztof Demidowski, Veronika Vanivska
Built with using Oracle APEX