Željana Grbović
Željana Grbović je istraživač i student doktorskih studija na departmanu Energetika, elektronika i telekomunikacije na Fakultetu tehničkih nauka, Univerzitet u Novom Sadu. Njena oblast interesovanja obuhvata primenu mašinskog učenja u poljoprivredi. Algoritmima veštačke inteligencije je počela da se bavi 2016. godine kada je njen tim rangiran u TOP5 u konkurenciji od 52 tima na prestižnom takmičenju u obradi signala, SP Cup koji organizuje IEEE. Završila je master studije 2017. godine na temi detektovanja klasova pšenice u termalnim slikama korišćenjem dubokih konvolucionih neuronskih mreža. Istraživanje o pšenici je proširila i na ranu predikciju prinosa, na osnovu slika sa mobilnog telefona i drona, za šta je dobila finansiranje od Inovacionog Fonda, za Dokaz Koncepta. Gostujući je istraživač na Univerzitetu u Vageningenu (Wageningen University and Research (WUR)), u grupi za Kompijutersku viziju i robotiku u poljoprivredi. Učestvovala je u industrijskom projektu WUR-a i kompanije GreenYard, pod nazivom Humistatus, za predikciju širenja patogenih oboljenja na paradajizu, na osnovu hiperspektralnih slika. Glavni domen istraživanja je transfer dubokog učenja u oblasti procene prinosa, kvaliteta i bezbednosti useva u poljoprivredi. Predvodila je tim koji je osvojio nagradu na studentskom univerzitetskom takmičenju „Space4Women“ i koji je učestvovao u finalu svetskog „Alibaba Get Global Challenge“ takmičenja. Aktivni učesnik je na nekoliko Horizon 2020 projekata, uključujući ANTARES, Cybele, Dragon (Menadžer diseminacije) i AgROBOfood, kao i projekte sa kompanijama.
Centar:
CIT
Teme:
1. Mašinsko učenje
2. Duboko učenje
3. Analitika Velikih Podataka
4. Otkrivanje znanja
5. Obrada satelitskih slika
6. Obrada slika sa dronova
7. Hiperspektralne, multispektralne i termalne slike
8. Saradnja sa Državnom upravom
Projekti:
Publikacije:
- Grbović Ž., Panić M., Marko O., Brdar S., Crnojević V.: Wheat Ear Detection in RGB and Thermal Images, International Conference on Machine Learning and Data Mining MLDM 2019, New York, USA
- Brdar S., Hogeveen E., Panić M., Mensink M., Grbović Ž., Harchioui E., Chauhan A.: A case study on prediction of sensitivity of tomato sepals to fungal infection using hyperspectral imaging, 12th EFITA International Conference 2019, Rhodes, Greece
- Šarić (Grbović) Ž., Oskar Marko, Marko Panić, Sanja Brdar, Vladimir Crnojević – Wheat ear detection in RGB and thermal images using deep neural networks – AI2FUTURE Artificial Intelligence 2018, Zagreb, Croatia
- Šarić (Grbović) Ž., Oskar M., Panić M., Brdar S., Crnojević V.: Wheat ear detection in RGB images using deep neural networks, International Plant and Algal Phenomics Meeting, 2018, Prague, Czech Republic
- Šarić (Grbović) Ž., Oskar Marko, Panić Marko: Ear detection in wheat images using deep neural networks, The 11th Conference Digital Speech and Image Processing 2017, Novi Sad, Serbia
Patent:
- Postupak za ranu predikciju prinosa pšenice baziran na veštačkoj inteligenciji