Zespół Komputerowych Systemów Wizyjnych
Informacje
Zespół Komputerowych Systemów Wizyjnych koncentruje swoją działalność na zaawansowanych metodach wizji komputerowej i analizy danych multimodalnych, rozwijając algorytmy umożliwiające semantyczną interpretację obrazów, integrację heterogenicznych źródeł danych (m.in. danych satelitarnych, LiDAR, obrazowania 3D i danych czasowych) oraz ich przetwarzanie i wizualizację w środowiskach 2D i 3D. Badania obejmują m.in. detekcję i segmentację obiektów, rejestrację danych wizyjnych oraz tworzenie skalowalnych modeli uczenia maszynowego i systemów wspomagania decyzji, wspieranych metodami optymalizacji i podejściami inspirowanymi fizyką. Szczególny nacisk kładziony jest na zastosowania w złożonych systemach o wysokiej niepewności strukturalnej, takich jak systemy transportowe, środowiskowe czy diagnostyczne (w tym biomedyczne).
Istotnym elementem działalności są współprace międzynarodowe. Zespół współpracuje z naukowcami Uniwersytetu w Halmstad w zakresie modeli AI inspirowanych neuroplastycznością mózgu, rozwijanych na potrzeby continual i lifelong learning. Rozwijana jest także współpraca z Uniwersytetem w Żylinie, ukierunkowana na zastosowania metod optymalizacji i uczenia maszynowego (w tym wizji komputerowej) w rzeczywistych systemach transportowych. Członkowie zespołu współpracują również z Wigner Research Centre for Physics w Budapeszcie w obszarze zaawansowanych metod obliczeniowych inspirowanych fizyką i optymalizacji.
Do ważnych osiągnięć zespołu należy opracowanie nowatorskich metod integracji i analizy danych multimodalnych oraz rozwój narzędzi do wizualizacji 3D. Zespół aktywnie uczestniczy w międzynarodowych projektach badawczych, w tym w europejskim projekcie Q-Fence finansowanym z programu Horizon Europe, w ramach którego rozwijane są post-kwantowe metody kryptograficzne zapewniające bezpieczne przetwarzanie i transmisję danych wrażliwych (m.in. medycznych, finansowych i satelitarnych). Prowadzone prace łączą badania podstawowe z aplikacjami praktycznymi, szczególnie w obszarach bezpieczeństwa danych, analizy środowiska oraz nowoczesnych systemów transportowych.
Zespół Komputerowych Systemów Wizyjnych istnieje od 1987 roku. Współzałożycielem i wieloletnim kierownikiem zespołu był dr inż. Ryszard Winiarczyk. Obecnie pracami Zespołu Komputerowych Systemów Wizyjnych kieruje dr hab. Krzysztof Domino.
Publikacje
2026
- Macek W.; Pojda D.; Podulka P.; Mourao A.; Correia J.; Qualitative and quantitative fractography of structural steel S235; Submitted: w recenzji; 2026
- Tomaka A.; Domino K.; Pojda D.; Tarnawski M.; Assessment of the quantitative impact of occlusal positioning splints on temporomandibular joint conditions; Submitted: arXiv preprint; 2026
- Kędziera E.; Gamon W.; Koniorczyk M.; Mzaouali Z.; Galadíková A.; Domino K.; EMU circulation planning for Silesian Railways: case study and a quantum approach; Submitted: arxiv preprint
- Żarski M.; Nowaczyk S.; Neuroplasticity-inspired dynamic ANNs for multi-task demand forecasting; Submitted: arXiv preprint
2026
- Macek W.; Korpyś M.; Pojda D.; FRASTA-toolbox: An Open Source Tool for Fracture-surface Analysis; SoftwareX; 2026
- Doucet E.; Mzaouali Z.; Robertson R.; Gardas B.; Deffner S.; Domino K.; Thermodynamic significance of QUBO encoding on quantum annealers; New Journal of Physics; 2026
2025
- Domino K.; Gamon W.; Od Baltimore do Śląska: komputery kwantowe i hybrydowe metody optymalizacji w planowaniu transportu szynowego ; Transport Miejski i Regionalny; 2025
- Zawadzka A.; Żarski M.; Drejer K.; Głomb P.; Romaszewski M.; Cholewa M.; Map-Guided Cross-Training for Building Detection; Geoscience and Remote Sensing Letters; 2025
- Okoniewska M.; Sionkowski P.; Kruszewska N.; Błażejczyk K.; Domino K.; A Scalable and Automated Recurrence Plot Method for Detecting Climate Change: The Case of the UTCI Bioclimatic Index in Central Europe; IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing; 2025
- Żarski M.; Nowaczyk S.; Balancing Performance and Scalability of Demand Forecasting ML Models; Intelligent Data Analysis XXIII [IDA]; 2025
- Tomaka A.; Luchowski L.; Tarnawski M.; Pojda D.; Computer-Aided Design of Personalized Occlusal Positioning Splints Using Multimodal 3D Data; Computer Vision and Image Understanding; 2025
- Robertson R.; Doucet E.; Mzaouali Z.; Domino K.; Gardas B.; Deffner S.; Simon's Period Finding on a Quantum Annealer; 2025 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE); 2025
- Luchowski L.; Pojda D.; Visualization of a multidimensional point cloud as a 3D swarm of avatars; Applied Sciences; 2025
- Tomaka A.; Pojda D.; Tarnawski M.; Luchowski L.; Transformation trees – documentation of multimodal image registration; Computers in Biology and Medicine; 2025
- Pojda D.; Żarski M.; Tomaka A.; Luchowski L.; dpVision: environment for multimodal images; SoftwareX; 2025
- Domino K.; Sochan A.; Miszczak J.; Analytical assessment of workers' safety concerning direct and indirect ways of getting infected by dangerous pathogen; Journal of Computational Science; 2025
- Domino K.; Doucet E.; Robertson R.; Gardas B.; Deffner S.; On the Baltimore Light RailLink into the quantum future; Scientific Reports; 2025
- Gawlak K.; Konieczny J.; Domino K.; Miszczak J.; Statistical analysis of geoinformation data for increasing railway safety; Journal of Rail Transport Planning & Management; 2025
- Koniorczyk M.; Krawiec K.; Botelho L.; Bešinović N.; Domino K.; Solving rescheduling problems in heterogeneous urban railway networks using hybrid quantum-classical approach; Journal of Rail Transport Planning & Management; 2025
2024
- Bełdowski P.; Weber P.; Gadomski A.; Sionkowski P.; Kruszewska N.; Domino K.; Studies of the Interaction Dynamics in Albumin–Chondroitin Sulfate Systems by Recurrence Method; The 16th International Conference "Dynamical Systems – Theory and Applications" (DSTA 2021); 2024