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DAUIN - GR-02 - COMPUTER GRAPHIC AND VISION GROUP - CGVG
Utilizzo di AI per la Diagnosi Precisa delle Malattie delle Foglie di Vite
Tesi esterna in azienda
Parole chiave ARTIFICIAL INTELLIGENCE, DEEP LEARNING, COMPUTER V
Riferimenti ANDREA BOTTINO
Riferimenti esterni Pro-Logic, Torino
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-02 - COMPUTER GRAPHIC AND VISION GROUP - CGVG
Tipo tesi RICERCA CON AZIENDA
Descrizione Il progetto DIVINE (DIagnosi delle malattie della VIte per immagini tramite le reti NEurali e il deep learning) è un'iniziativa in linea con il Green Deal europeo, volta a trasformare il modo in cui le malattie della vite vengono rilevate e trattate. Questa tesi mira a sviluppare metodologie di Computer Vision (basate su Deep-learning) per diagnosticare automaticamente e con precisione, tramite immagini (nell'intervallo visibile e multispettrale), le principali malattie della vite, come la Peronospora e l'Oidio.
Questo progetto è un sforzo collaborativo che coinvolge entità di vari settori, tra cui imprese, istituzioni accademiche, agronomi ed esperti in tecnologia sensoriale. La natura collaborativa del progetto mira a sfruttare un ampio spettro di competenze per trovare soluzioni efficaci e costruire un ampio dataset annotato, derivante sia da esperimenti controllati sia da scenari reali di coltivazione, che possa essere utilizzato per addestrare i modelli sviluppati.
Possibilità di tirocinio in azienda con rimborso spese. tesi disponibile per studenti multipli.
Ulteriori informazioni sono disponibili al seguente link: https://areeweb.polito.it/ricerca/cgvg/thesis.html
Vedi anche https://areeweb.polito.it/ricerca/cgvg/thesis.html
Conoscenze richieste Machine Learning, Deep Learning, Python
Scadenza validita proposta 15/01/2025
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