Marko Panić

Marko Panić

Zvanje: Naučni saradnik u oblasti tehničko-tehnoloških nauka- informacione tehnologije

Pozicija:Naučni saradnik

Google Scholar

Dr Marko Panić je naučni saradnik u oblasti tehnološko-tehničkih nauka – informacionih tehnologija na institutu BioSens. Tema doktorata mu je vezana za razvoj algoritama za ubrzanu rekonstrukciju slika iz nepotunih merenja korišćenjem retke reprezentacije signala I statističkih Markovljevih slučajnih modela Njegov pravac istraživanja obuhvata statističko modelovanje multidimenzionalnih podataka dobijenih sa različitih senzora. Trenutno radi na analizi I obradi slika dobijenih sa hiperspektralnih I multispektralnih kamera korišćenjenem naprednih metoda mašinskog učenja sa primenom u proceni kvaliteta voća I povrća. Kao član tima BioSens ucestvovao je na Sindžentinom takmičenju “Izazovu za useve” koje rezltiralo osvajanjem prvog mesta. Aktivno je uključen u mnoge projekte iz poziva Horizont 2020, među kojima su Antares, Cybele, Dragon i Flexirobots, kao i u projekte sa kompanijama poput Krivaje, MK Agri i Delta Agrar.

Centar:

proba 2

CIT

1. NANOFACTS- Networking Activities for Nanotechnology-Facilitated Cancer Theranostics
2. BREATHE – Detekcija i kvantifikacija bioaerosola značajnih za zdravlje ljudi i biljaka u realnom vremenu
3. ANTARES- Centre of Excellence for Advanced Technologies in Sustainable Agriculture and Food Security
4. DRAGON – Data Driven Precision Agriculture Services and Skill Acquisition
5. CYBELE- Fostering precision agriculture and livestock farming through secure access to large-scale HPC-enabled virtual industrial experimentation environment empowering scalable big data analytics
6. agROBOfood-Business-Oriented Support to the European Robotics and Agri-food Sector, towards a network of Digital Innovation Hubs in Robotics
7. EUREKA WaQuMoS- Water Quality Monitoring System with Multi-Parameter IoT Sensor Nodes for Proactive Water Resource Management, 2019-2022, E!13044
8. FLEXIGROBOTS- Flexible robots for intelligent automation of precision agriculture operations
9. Smart-AKIS- European Agricultural Knowledge and Innovation Systems (AKIS) towards innovation-driven research in Smart Farming Technology
10. INNO-4-AGRIFOOD- Capitalising the full potential of on-line collaboration for SMEs innovation support in the Agri-Food ecosystem
11. KATANA – Emerging industries as key enablers for the adoption of advanced technologies in the agrifood sector
12. Code: Re-farm – Consumer-driven demands to reframe farming systems
13. Optimizacija mesta uzorkovanja i broja uzoraka zemljišta na osnovu obrade satelitskih snimaka parcele i zoniranja u cilju smanjenja troškova
14. Korišćenje satelitskih snimaka tokom vegetacione sezone u cilju vizualizacije varijacije useva i razvoja mapa za racionalnu varijabilnu prihranu azotom
15. Analiza prikupljenih podataka pomoću bespilotnih letelica
16. Detekcija uzurpiranog poljoprivrednog zemljišta u državnoj svojini i detekcija paljenja žetvenih ostataka na teritoriji APV
17. AITool4WYP – Alat za ranu predikciju prinosa pšenice baziran na veštačkoj inteligenciji
  1. Panić, M., Aelterman, J., Crnojević, V. and Pižurica, A., 2017. Sparse recovery in magnetic resonance imaging with a Markov random field prior. IEEE transactions on medical imaging, 36(10), pp.2104-2115.
  2. Panić, M., Jakovetić, D., Vukobratović, D., Crnojević, V. and Pižurica, A., 2020. MRI Reconstruction Using Markov Random Field and Total Variation as Composite Prior. Sensors, 20(11), p.3185.
  3. Panić, M., Aelterman, J., Crnojević, V. and Pižurica, A., 2016, August. Compressed sensing in MRI with a Markov random field prior for spatial clustering of subband coefficients. In 2016 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO) (pp. 562-566). IEEE.
  4. Marko, O., Brdar, S., Panić, M., Šašić, I., Despotović, D., Knežević, M. and Crnojević, V., 2017. Portfolio optimization for seed selection in diverse weather scenarios. PloS one, 12(9), p.e0184198.
  5. Crnojević, V., Panić, M., Brkljač, B., Ćulibrk, D., Ačanski, J. and Vujić, A., 2014. Image processing method for automatic discrimination of hoverfly species. Mathematical Problems in Engineering, 2014.