Detail projektu

Aplikace umělé inteligence pro forenzní identifikaci stop zeminových fází

Období řešení: 01.01.2023 — 31.12.2026

Zdroje financování

Ministerstvo vnitra ČR - 1 VS OPSEC

- plně financující

O projektu

Projekt inovuje oblast forenzního zkoumání identifikace místa činu s využitím mikroskopického snímání vzorků půdy, jejich analýzy a možností umělé inteligence(AI). V rámci projektu bude vyvinut software a ověřená metodika, s pomocí které bude možné pořizovat mikroskopické vzorky zeminy, zpracovat obrazová data pořízená s pomocí přístroje TESCAN-TIMA, objektivně stanovit míru podobnosti dvou vzorků půdy (tj. z důkazního materiálu a předpokládaného původního místa činu) a generovat zprávu pro potřeby trestního řízení. Bude také vytvořen SW nástroj pro automatizaci analýzy těchto vzorků a poskytnutí uživatelského rozhraní.

Popis anglicky
Forensic soil analysis is one of the core areas of crime scene identification and evidence. The project fundamentally innovates expert witness practice using automated mineralogical analysis (AMA), which produces big data from every pixel of examined mineral grain. The project will develop 3 artificial intelligence (AI) based software and a methodology validated in expert practice to significantly advance the quality of analytical processing of forensic traces, analyze data acquired with AMA, and objectively determine the degree of match between soil samples (i.e., trace and presumed original crime scene), and generate a report for use in criminal proceedings. A software tool will automate the analysis evaluation process and provide an ergonomic user interface.

Klíčová slova
forenzní věda; analýza půdy; mikroskop; umělá inteligence; zpracování obrazu

Klíčová slova anglicky
microscopes, artificial intelligence, computer vision, forensics

Označení

VK01010107

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Burget Radim, doc. Ing., Ph.D. - hlavní řešitel
Mezina Anzhelika, Ing. - spoluřešitel
Myška Vojtěch - spoluřešitel

Útvary

Ústav telekomunikací
- příjemce (16.05.2022 - nezadáno)

Výsledky

MEZINA, A.; BURGET, R. Detection of post-COVID-19-related pulmonary diseases in X-ray images using Vision Transformer-based neural network. Biomedical Signal Processing and Control, 2024, vol. 87, no. A, p. 1-11. ISSN: 1746-8108.
Detail

BURGET, R.; ČIČATKA, M.; LÁNCOŠ, J. From Segmentation to Clustering: Advancing Algorithms for Grouping Microbial Colonies on Agar Plates. In 2023 15th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Ghent: 2023. p. 176-181. ISBN: 979-8-3503-9328-6.
Detail

Joshi, R.C., Singh, N., Sharma, A.K., Burget, R. and Dutta, M.K. AI-SenseVision: A Low-Cost Artificial-Intelligence-Based Robust and Real-Time Assistance for Visually Impaired People. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 2024, vol. 1, no. 1, p. 1-12. ISSN: 2168-2305.
Detail

JONÁK, M.; DORAZIL, J.; KOLAŘÍK, M.; JEŽEK, Š.; BURGET, R.; KOTRLÝ, M. Forensic Comparison of Soil Particles Using Gaussian Mixture Models and Likelihood Ratio Test. In 2023 15th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). IEEE Computer Society, 2023. p. 188-192. ISBN: 979-8-3503-9328-6.
Detail

JONÁK, M.; JEŽEK, Š.; BURGET, R.; MYŠKA, V.; MEZINA, A.; DORAZIL, J.: SP Anylsis; Software pro pokročilou identifikaci minerálních fází vzorků na bázi AI. Online: https://www.utko.fekt.vut.cz/software-pro-pokrocilou-identifikaci-mineralnich-fazi-vzoru-na-bazi-ai. URL: https://www.utko.fekt.vut.cz/software-pro-pokrocilou-identifikaci-mineralnich-fazi-vzoru-na-bazi-ai. (software)
Detail

Odpovědnost: Burget Radim, doc. Ing., Ph.D.