Zespół Wbudowanych Systemów Wizyjnych (Embedded Vision Systems – EVS) działa w ramach Laboratorium Systemów Wizyjnych, Katedry Automatyki i Robotyki na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej (EAIiIB), Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie.
Prowadzimy badania nad implementacją różnego rodzaju systemów wizyjnych, które mogę działać w czasie rzeczywistym nawet dla strumienia wizyjnego o wysokiej rozdzielczości i próbkowaniu – do UHD (3840 x 2160 @ 60 fps) – przy zachowaniu niewielkiego zużycia energii. Jako platformy sprzętowe wykorzystujemy układy reprogramowalne FPGA (ang. Field Programmable Gate Array), reprogramowalne układy SoC (ang. System on Chip) np. Zynq SoC, Zynq UltraScale+ MPSoC (ang. Multi Processor System on Chip), czy rozwiązania typu embedded GPU (ang. Graphic Processing Unit) np. serię Jetson firmy Nvidia. Interesujemy się także platformami neuromorficznymi (np. Intel Loihi) oraz obserwujemy rozwój komputerów kwantowych.
Systemy takie znajdują zastosowanie w aplikacjach wymagających bardzo szybkiego i wydajnego przetwarzania danych wizyjnych tak, aby pozyskana z nich informacja mogła być niemal natychmiast wykorzystana do wspomagania podejmowania decyzji lub sterowania aplikacją. Prowadzone obecnie badania skupiają się w następujących obszarach:
– sterowanie autonomicznych, bezzałogowych pojazdów latających (dronów, UAV, UAS),
– algorytmów wizyjnych dla pojazdów autonomicznych (ang. self-driving cars) i zaawansowanych systemów wspomagania kierowcy (ADAS – ang. Advanced Driver Assistance Systems),
– śledzenia obiektów i określenia ich trajektorii ruchu,
– wykorzystania danych z czujnika LiDAR do detekcji obiektów i tworzenia mapy otoczenia,
– segmentacji obiektów pierwszoplanowych i ruchomych, a także elementów zaawansowanych systemów monitoringu wizyjnego (AVSS – ang. Advanced Video Surevillance Systems),
– implementacji wbudowanych metod sztucznej inteligencji (ang. embedded AI) – głębokich konwolucyjnych sieci neuronowych oraz sieci impulsowych.
Członkowie grupy współtworzą od 2011 roku międzynarodową konferencję DASIP (The Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing) współdziałając m.in. z naukowcami z Niemiec, Francji, Włoch, Hiszpanii, Portugalii i Kanady. Publikujemy też na konferencjach ARC (International Symposium on Applied Reconfigurable Computing ), DSD (Digital System Design)) oraz ICCVG (International Conference on Computer Vision and Graphics), SPA (Signal Processing Algorithms, Archtectures, Arrangements and Applications), KKA (Krajowa Konferencja Automatyki), FedCSIS (Federated Conference on Computer Science and Information Systems) oraz w czasopismach Journal of Real-Time Image Processing, Journal of Signal Processing i Sensors.
Pracownicy zespołu prowadzą dydaktykę z przedmiotów: Przetwarzanie Obrazów Cyfrowych (Digital Image Processing and Vision Systems), Systemy Rekonfigurowalne, Programowanie strukturalne i obiektowe, Zaawansowane programowanie obiektowe, Algorytmy i struktury danych, Architektury systemów wizyjnych, Metody kompresji i kodowania obrazów, Programowo-sprzętowa realizacja algorytmów (Hardware-Software Vision Systems), Systemy i algorytmy percepcji w pojazdach autonomicznych, Obliczenia równoległe w CUDA, Biometrics oraz HLS tools. Corocznie, w efekcie współpracy pracowników i studentów powstaje kilka prac inżynierskich i magisterskich. Ponadto przy naszym zespole działa Studenckie Koło Naukowego AVADER, który skupia studentów zainteresowanych wbudowanymi systemami wizyjnymi, dronami i pojazdami autonomicznymi.
PRACOWNICY ZESPOŁU
Marek Gorgoń
Specjalizuję się w zagadnieniach architektur systemów wizyjnych, ze szczególnym uwzględnieniem systemów czasu rzeczywistego, układów rekonfigurowalnych FPGA oraz systemów wbudowanych i inteligentnych. Szerzej, moje zainteresowania obejmują wiele zagadnień z obszarów automatyki i robotyki, elektroniki i informatyki stosowanej. Jestem autorem 120 publikacji naukowych.
Tomasz Kryjak
Interesuję się wbudowanymi systemami wizyjnymi dla pojazdów autonomicznych, dronów i zaawansowanego automatycznego monitoringu wizyjnego. Implementuję je w układach FPGA oraz programowalnych, heterogenicznych układach obliczeniowych. Zajmuje się również kamerami zdarzeniowymi, obliczeniami neuromorficznymi oraz wbudowanymi systemami AI.
Zbigniew Bubliński
Interesuję się optymalizacją algorytmów cyfrowego przetwarzania i analizy obrazów oraz wbudowanymi systemami wizyjnymi. Prowadzę zajęcia z zakresu systemów wizyjnych i wbudowanych systemów wizyjnych.
Piotr Pawlik
Interesuję się analizą i przetwarzaniem obrazów ze szczególnym uwzględnieniem tematyki punktów charakterystycznych. Prowadzę zajęcia z przedmiotów informatycznych oraz systemów wizyjnych.
Dominika Przewłocka-Rus
Interesuję się rozwiązaniami sztucznej inteligencji, w szczególności wykorzystaniem sieci neuronowych we wbudowanych systemach wizyjnych. Zajmuję się implementacją takich algorytmów w układach FPGA oraz programowalnych, heterogenicznych układach obliczeniowych.
Marcin Kowalczyk
Moje zainteresowania skupione są wokół systemów wizyjnych czasu rzeczywistego dla robotów autonomicznych. W badaniach wykorzystuję heterogeniczne platformy obliczeniowe oraz wysokopoziomowe środowiska umożliwiające modelowanie algorytmów i projektowanych systemów. Moje badania dotyczą również wykorzystania neuromorficznych czujników zdarzeniowych w nowoczesnych systemach przetwarzania danych wizyjnych, które wymagają opracowania nowych metod przetwarzania danych.
Hubert Szolc
Interesuję się sterowaniem pojazdami autonomicznymi w oparciu przede wszystkim o informację wizyjną. Do implementacji sprzętowej przygotowanych algorytmów wykorzystuję układy FPGA oraz heterogeniczne platformy obliczeniowe.
Mateusz Wąsala
Interesuję się wbudowanymi systemami wizyjnymi, w szczególności algorytmami SLAM do generowania mapy otoczenia oraz pozycjonowania bezzałogowych pojazdów latających. Zajmuję się również projektowaniem i budową elementów wyposażenia przeznaczonych do tych pojazdów.
Krzysztof Błachut
Moje zainteresowania naukowe obejmują wbudowane systemy wizyjne w latających i jeżdżących pojazdach autonomicznych oraz w systemach monitoringu wizyjnego. Do ich realizacji wykorzystuję heterogeniczne platformy obliczeniowe, ze szczególnym uwzględnieniem układów FPGA.
Piotr Konopka
Prace inżynierską i magisterską zrealizowałem w tematyce wbudowanych systemów wizyjnych jako członek SKN AVADER. Obecnie, jako doktorant, reprezentuję uczelnię w CERN, gdzie pracuję nad systemem akwizycji i przetwarzania danych dla eksperymentu ALICE.
Joanna Stanisz
Moje zainteresowania obejmują detekcję obiektów i segmentację na podstawie danych z czujników wizyjnych oraz czujnika LiDAR. Implementację opracowanych algorytmów opieram o układy FPGA oraz procesory graficzne.
Konard Lis
Interesuję się wbudowanymi systemami percepcji, w szczególności przeznaczonymi dla pojazdów autonomicznych. Do implementacji algorytmów wykorzystuję układy FPGA, układy heterogeniczne oraz procesory graficzne.
Michał Daniłowicz
Interesują mnie systemy sterowania oparte o wizję komputerową i sztuczną inteligencję, w szczególności detekcja oraz śledzenie obiektów. Badam możliwość ich implementacji w platformach takich jak GPU i FPGA.
Michał Machura
Interesuję się tematyką głębokich sieci neuronowych. Zajmuję się projektowaniem architektur zorientowanych na implementację sprzętową, a także ich akceleracją z wykorzystaniem układów FPGA.
Piotr Wzorek
Interesują mnie systemy wizyjne, zagadnienia głębokich sieci neuronowych oraz inne algorytmy sztucznej inteligencji. Zajmuję się ich akceleracją sprzętową na platformach wbudowanych, GPU oraz FPGA.
Anna Kulińska
Temat pracy magisterskiej: ATLAS Local Trigger Interface – rozwój implementacji sprzętowej, weryfikacja oraz testy.
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Maciej Talar
Temat pracy magisterskiej: Symulacja “hardware-in-the-loop” na potrzeby weryfikacji aplikacji przeznaczonych dla bezzałogowych statków powietrznych.
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Konrad Wajda
Temat pracy magisterskiej: Rekonstrukcja informacji 3D przy użyciu kamery zdarzeniowej
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Jakub Woźniak
Temat pracy magisterskiej: Detekcja obiektów z wykorzystaniem kamery zdarzeniowej.
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Prace magisterskie
Kamil Bialik
Temat pracy magisterskiej: Szybkie zliczanie elementów na podajniku taśmowym z wykorzystaniem kamery zdarzeniowej
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Damian Cholewa
Temat pracy magisterskiej: System percepcji i sterowania modelu pojazdu autonomicznego w symulatorze CARLA
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Artur Cyba
Temat pracy magisterskiej: Sterowanie autonomicznym dronem wyścigowym na podstawie informacji wizyjnej
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Michał Knap
Temat pracy magisterskiej: Sterowanie pojazdem autonomicznym z wykorzystaniem informacji wizyjnej i detekcyjno-segmentacyjnej konwolucyjnej sieci neuronowej
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Sylwia Kuros
Temat pracy magisterskiej: Klasyfikacja obiektów z wykorzystaniem głębokich i kwantowych sieci neuronowych
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Jacek Lichwa
Temat pracy magisterskiej: Klasyfikacja znaków drogowych na podstawie danych zdarzeniowych z wykorzystaniem konwolucyjnych impulsowych sieci neuronowych
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Paweł Miera
Temat pracy magisterskiej: Nawigacja dronem na podstawie informacji wizyjnej w środowisku pozbawionym sygnału GPS
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Tomasz Molęda
Temat pracy magisterskiej: Platforma testowa o niskim opóźnieniu wykorzystująca akcelerację przetwarzania sygnałów w układzie FPGA
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Dawid Skoczny
Temat pracy magisterskiej: Implementacja systemu generowania widoku 3D na podstawie obrazu z wielu kamer na platformie sprzętowej
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Kamil Wrześniak
Temat pracy magisterskiej: Detekcja i rozpoznawanie sygnalizacji świetlnej na podstawie danych wizyjnych i zdarzeniowych
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Prace inżynierskie
Maciej Baczmański
Temat pracy inżynierskiej: Detekcja obiektów z wykorzystaniem czujników wizyjnych i głębi oraz platformy eGPU NVIDIA Jetson
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Mariusz Grabowski
Temat pracy inżynierskiej: Implementacja sprzętowa rektyfikacji i obliczania map dysparycji metodą SGM dla strumienia wizyjnego o rozdzielczości 4K
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Kamil Jeziorek
Temat pracy inżynierskiej: Detekcja i rozpoznawanie znaków drogowych z wykorzystaniem rekonstrukcji obrazów z kamery zdarzeniowej
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Balbina Molerus
Temat pracy inżynierskiej: Segmentacja jezdni i detekcja wybranych znaków poziomych przy użyciu czujnika wizyjnego oraz platformy eGPU NVIDIA Jetson
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Wojciech Pełka
Temat pracy inżynierskiej: Detekcja i rozpoznawanie znaków drogowych z wykorzystaniem kamery zdarzeniowej
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Jakub Prokop
Temat pracy inżynierskiej: Klasyfikacja obrazów z wykorzystaniem grafowych sieci neuronowych
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Krzysztof Słomski
Temat pracy inżynierskiej: Optymalizacja czasowa lotu drona wyścigowego po zamkniętym torze z wykorzystaniem uczenia ze wspomaganiem
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Robert Synoczek
Temat pracy inżynierskiej: Wbudowany system do segmentacji i detekcji obiektów zrealizowany na platformie Zynq SoC
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
Karol Talaga
Temat pracy inżynierskiej: Wykrywanie, rozpoznawanie i śledzenie obiektów na boisku piłkarskim z wykorzystaniem systemu wizyjnego
Opiekun: dr inż. Tomasz Kryjak
- Blachut K., Danilowicz, M., Szolc, H., Wasala, M., Kryjak, T., Komorkiewicz, M. (2022): Automotive perception system evaluation with reference data from a UAV’s camera using ArUco markers and DCNN, Journal of Signal Processing Systems.
- Stanisz J. Lis K., Gorgon, M. (2021): Implementation of the PointPillars network for 3D object detection in reprogrammable heterogeneous devices using FINN, Journal of Signal Processing Systems.
- Kowalczyk, M., Kryjak, T. (2021): A comparison of real-time 4K/UltraHD connected component labelling architectures, 31st International Conference on Field-Programmable Logic and Applications (FPL), Demo night.
- Przewłocka-Rus, D., Kryjak T. (2021): Quantised Siamese Tracker for 4K/UltraHD Video Stream–a demo, 31st International Conference on Field-Programmable Logic and Applications (FPL), Demo night.
- Stanisz, J., Lis, K., Kryjak, T., Gorgon, M. (2021): Hardware-software implementation of a DNN for 3D object detection using FINN-a demo, 31st International Conference on Field-Programmable Logic and Applications (FPL), Demo night.
- Wzorek, P., Kryjak, T. (2021): Training dataset generation for automatic registration of a duplicate bridge game, Zeszyty Studenckiego Towarzystwa Naukowego, ISSN 1732-0925
- Kowalczyk, M., Kryjak, T. (2021): A Connected Component Labelling algorithm for multi-pixel per clock cycle video stream, 24th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD)
- Cyba, A., Szolc, H. Kryjak, T. (2021): A simple vision-based navigation and control strategy for autonomous drone racing, 25th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR)
- Przewłocka-Rus, D., Kryjak T. (2021): The bioinspired traffic sign classifier, International Conference Cybernetic Modelling of Biological Systems : MCSB 2021 : Kraków (Poland)
- Przewłocka-Rus, D., Kowalczyk, M., Kryjak, T. (2021): Exploration of Hardware Acceleration Methods for an XNOR Traffic Signs Classifier, In: Choraś M., Choraś R.S., Kurzyński M., Trajdos P., Pejaś J., Hyla T.(eds) Progress in Image Processing, Pattern Recognition and Communication Systems. CORES 2021, IP&C 2021, ACS 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 255. Springer, Cham
- Kowalczyk, M., Ciarach, P., Przewlocka-Rus, D. Szolc H., Kryjak T. (2021): Real-Time FPGA Implementation of Parallel Connected Component Labelling for a 4K Video Stream, Journal of Signal Processing Systems, Springer
- Blachut K., Danilowicz, M., Szolc, H., Wasala, M., Kryjak, T., Pankiewicz, N. Komorkiewicz, M. (2021), Automotive perception system evaluation with reference data obtained by a UAV, DASIP ’21: Workshop on Design and Architectures for Signal and Image Processing (14th edition), 20 January 2021, Budapest, Hungary.
- Stanisz, J., Lis, K., Kryjak, T., Gorgon, M. (2021): Hardware-software implementation of the PointPillars network for 3D object detection in point clouds, DASIP ’21: Workshop on Design and Architectures for Signal and Image Processing (14th edition), 20 January 2021, Budapest, Hungary.
- Janus P., Kryjak T., Gorgon M. (2020): Foreground Object Segmentation in RGB–D Data Implemented on GPU, Advanced, Contemporary Control : Proceedings of KKA 2020 – the 20th Polish Control Conference, 14-16 October, 2020, Łódź, Poland
- Kucharski, D., Kleczek, P., Jaworek-Korjakowska, J., Dyduch, G., & Gorgon, M. (2020): Semi-supervised nests of melanocytes segmentation method using convolutional autoencoders. Sensors (Switzerland), 20(6).
- Kleczek, P., Jaworek-Korjakowska, J., & Gorgon, M. (2020): A novel method for tissue segmentation in high-resolution H&E-stained histopathological whole-slide images. Computerized Medical Imaging and Graphics, 79.
- Ciarach, P., Kowalczyk, M., Przewlocka, D., & Kryjak, T. (2019): Real-Time FPGA Implementation of Connected Component Labelling for a 4K Video Stream. In C. Hochberger, B. Nelson, A. Koch, R. Woods, & P. Diniz (Eds.), Applied Reconfigurable Computing (pp. 165–180). Cham: Springer International Publishing.
- Przewlocka, D., Kowalczyk, M., & Kryjak, T. (2019): XNOR CNNs in FPGA: real-time detection and classification of traffic signs in 4K – a demo. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing, DASIP.
- Kowalczyk, M., Przewlocka, D., & Kryjak, T. (2019): Real-time implementation of adaptive correlation filter tracking for 4K video stream – a demo. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing, DASIP.
- Stanisz, J., Lis, K., Kryjak, T., & Gorgon, M. (2019): Hardware-software implementation of car detection system based on LiDAR sensor data – a demo. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing, DASIP.
- Radwan, K., & Kryjak, T. (2019): Hardware implementation of the SURF feature detector for 4K 4PPC video stream – a demo. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing, DASIP.
- Jaworek-Korjakowska, J., Kleczek, P., & Gorgon, M. (2019): Melanoma thickness prediction based on convolutional neural network with VGG-19 model transfer learning. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2019-June, 2748–2756.
- Piszczek, K., Janus, P., & Kryjak, T. (2018): The use of HACP+SBT lossless compression in optimizing memory bandwidth requirement for hardware implementation of background modelling algorithms. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 10824 LNCS, 379–391.
- Kowalczyk, M., Przewlocka, D., & Kryjak, T. (2018): Real-Time Implementation of Contextual Image Processing Operations for 4K Video Stream in Zynq UltraScale+ MPSoC. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing, DASIP, 2018-October, 37–42.
- Kryjak, T., Komorkiewicz, M., & Gorgon, M. (2018): Real-time hardware–software embedded vision system for ITS smart camera implemented in Zynq SoC. Journal of Real-Time Image Processing, 15(1), 123–159.
- Radwan, K., Kryjak, T., & Gorgon, M. (2018): Hardware – software implementation of a SFM module for navigation an unmanned aerial vehicles – a demo. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing, DASIP.
- Janus, P., & Kryjak, T. (2018): Hardware implementation of the Gaussian mixture model foreground object segmentation algorithm working with ultra-high resolution video stream in real-time. Signal Processing – Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications Conference Proceedings, SPA, 2018-September, 140–145.
- Blachut, K., Kryjak, T., & Gorgon, M. (2018): Hardware implementation of multi-scale Lucas-Kanade optical flow computation algorithm – a demo. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing, DASIP.
- Przewlocka, D., & Kryjak, T. (2018): Hardware acceleration of face detection using a deep convolutional neural network – a demo. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing,
- Fraczek, P., Mora, A., & Kryjak, T. (2018): Embedded vision system for automated drone landing site detection – a demo. Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing,
- Fraczek, P., Mora, A., & Kryjak, T. (2018): Embedded vision system for automated drone landing site detection. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 11114 LNCS, 397–409.
Granty zewnętrzne:
- 2020-2022 – „Opracowanie rozwiązań wykorzystujących nowoczesne czujniki wizyjne (kamery zdarzeniowe) dla zastosowań związanych z autonomicznymi, bezzałogowymi pojazdami latającymi” (The development of solutions using modern vision sensors (event cameras) for applications related to autonomous, unmanned aerial vehicles) – projekt w ramach tzw. grantu uczelnianego Inicjatywa Doskonałości – Uczelnia Badawcza. Kierownik: Marek Gorgoń, Wykonawcy: Zespół EVS.
- 2017-2021 – “Opracowanie sposobu organizacji obliczeń w heterogenicznych układach rekonfigurowalnych najnowszej generacji umożliwiającego przetwarzanie strumienia wizyjnego UHD/4K w czasie rzeczywistym (The development of computing resources organization in latest generation of heterogeneous reconfigurable devices enabling real-time processing of UHD/4K video stream)” – grant no. 2016/23/D/ST6/01389, Narodowe Centrum Nauki (Sonata 12). Kierownik: Tomasz Kryjak, Wykonawcy: Dominika Przewłocka, Marcin Kowalczyk, Piotr Janus, Krzysztof Błachut, Hubert Szolc, Mateusz Wąsala, Piotr Ciarach.
- 2015-2016 – “A functional model of a machine with a vision system for scarification and evaluation acorns liveness based on automatic recognition of the topography of mummification changes” – National Center for Research and Development project, part of the Applied Research Program. Wykonawcy: Marek Gorgoń, Tomasz Kryjak.
- 2011-2013 – „Reconfigurable implementation of hardware modules for processing and analysis of complex video signals”, grant no. 2011/01/N/ST7/06687, National Science Centre Poland (Preludium). Kierownik: Tomasz Kryjak
- 2011-2013 – „Intelligent surveillance system for space and objects of particular importance – SIMPOZ” – grant no. 0128/R/t00/2010/12, Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Poland. Wykonawcy: Marek Gorgoń, Tomasz Kryjak
Granty dla młodych naukowców:
- 2021 – „Klasyfikacja znaków drogowych z wykorzystaniem impulsowych sieci neuronowych dla danych z kamer zdarzeniowej i klasycznej”, Kierownik: Dominika Przewłocka-Rus
- 2021 – „Sprzętowa akceleracja klasycznych algorytmów sterowania bezzałogowym pojazdem latającym na potrzeby wyścigów dronów autonomicznych”, Kierownik: Hubert Szolc
- 2021 – „Akceleracja głębokich sieci neuronowych do detekcji samochodów w chmurze punktów LiDAR na platformie heterogenicznej”, Kierownik: Joanna Stanisz
- 2021 – „Detekcja pojazdów i ich wzajemnego położenia z perspektywy bezzałogowego pojazdu latającego celem ewaluacji systemów percepcji pojazdu autonomicznego”, Kierownik: Krzysztof Błachut
- 2021 – „Implementacja impulsowych sieci neuronowych do percepcji otoczenia w chmurach punktów LiDAR”, Kierownik: Konrad Lis
- 2021 – „Sprzętowa akceleracja algorytmów wizyjnego śledzenia obiektów opartych o filtry korelacyjne”, Kierownik: Michał Daniłowicz
- 2021 – „Śledzenie obiektów szybko poruszających się za pomocą kamery zdarzeniowej i klasycznej – porównanie”, Kierownik: Marcin Kowalczyk
- 2021 – „Wykorzystanie głębokich sieci neuronowych do wyznaczenia pozycji i orientacji bezzałogowego pojazdu latającego w przestrzeni – porównanie z metodami klasycznymi”, Kierownik: Mateusz Wąsala
- 2020 – „Śledzenie obiektów z wykorzystaniem algorytmów bazujących na filtrze korelacyjnym”, Kierownik: Marcin Kowalczyk
- 2020 – „Śledzenie obiektów za pomocą syjamskich sieci neuronowych”, Kierwonik: Dominika Przewłocka-Rus
- 2020 – „Śledzenie obiektów przez detekcję z wykorzystaniem głębokich konwolucyjnych sieci neuronowych”, Kierownik: Tomasz Kryjak
- 2019 – „Opracowanie architektury programowo-sprzętowej dla zadania detekcji i rozpoznawania znaków drogowych z użyciem głębokich konwolucyjnych sieci”, Kierownik: Dominika Przewłocka
- 2019 – „Analiza i sprzętowo-programowa implementacja algorytmów detekcji przeszkód dla pojazdu autonomicznego”, Kierownik: Marcin Kowalczyk,
- 2019 – „Opracowanie architektury sprzętowo-programowej dla zadania detekcji i rozpoznawania sygnalizacji świetlnej dla potrzeb pojazdów autonomicznych i systemów wspomagania kierowcy”, Kierownik: Tomasz Kryjak
- 2018 – „Hardware implementation of algorithms for detection and classification of objects based on the analysis of data from the LIDAR sensor” – Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering Dean grant. Project number: 15.11.120.712. Kierownik: Tomasz Kryjak
- 2017 – „Hardware implementation of algorithms for detection and re-identification of persons as well as detection of abandoned luggage in an advanced, automatic video monitoring system” – Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering Dean grant. Project number: 15.11.120.623. Kierownik: Tomasz Kryjak
- 2016 – „Hardware implementation of selected objects segmentation algorithms in reconfigurable FPGAs, heterogeneous Zynq SoC and programmable GPGPU GPUs” – Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering Dean grant. Project number: 15.11.120.879. Kierownik: Tomasz Kryjak
- 2015 – „The use of heterogeneous computing platforms in object tracking task for video processing systems” – Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering Dean grant. Project number: 15.11.120.476. Kierownik: Tomasz Kryjak
- 2014 – „The use of heterogeneous computing platforms in object classification task for video processing systems” – Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering Dean grant, 2014. Project number: 15.11.120.406. Kierownik: Tomasz Kryjak
- 2013 – „Heterogeneous computing systems evaluation in object detection and recognition” – Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering Dean grant. Projekt number: 15.11.120.330. Kierownik: Tomasz Kryjak
- 2012 – „The use of 3D information and thermal imaging in advanced video surveillance systems” – Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering Dean grant. Project number: 15.11.120.231. Kierownik: Tomasz Kryjak
2019.03.31 – 2019.10.31 – Project: Analysis of the possibilities of using SLAM technology based on visual information for positioning of an autonomous vehicle. Company ABB Ltd, Warszawa/Kraków, Poland. Kierownik: Tomasz Kryjak, Wykonawcy: Marcin Kowalczyk, Krzysztof Błachut, Hubert Szolc, Mateusz Wąsala.
2018.11.15 – 2019.04.30 – Projects: Analysis of the possibilities of automation of the process of reading cassette tests results and ELISA tests (holes plate tests). Implementation of a C++ application using the OpenCV library version 4.X that automates the process of reading the results of cassette tests (part A) and ELISA tests (plate plate tests) (part B). Company: ABERIT, Rzeszów, Poland. Kierownik projektu: Tomasz Kryjak. Wykonawca: Domnika Przewłocka.
2017.09.11 – 2018.08.08 – Project: Model of the Witrak videotracker (in FPGA). Company PCO Ltd. Warszawa, Poland. Kierownik: Marek Gorgoń. Wykonawcy: Tomasz Kryjak, Marcin Kowalczyk