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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

azienda 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) Ŕ 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 Ŕ un sforzo collaborativo che coinvolge entitÓ 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.

PossibilitÓ 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      PROPONI LA TUA CANDIDATURA