Glavni cilj FIPU laboratorija je poticanje i razvoj istraživačkih aktivnosti u području informacijskih tehnologija. Istraživački rad u laboratoriju usmjeren je na razvoj novih i unapređenje postojećih tehnologija, algoritama i softverskih rješenja.
FIPU laboratorij aktivno sudjeluje na domaćim i međunardnim konferencijama, uključujući SISY, MIPRO i THECUC.
Ovaj rad istražuje detekciju i klasifikaciju pokretnih objekata na razini piksela korištenjem samo prednje kamere u CARLA simulatoru, testirajući generalizacijske sposobnosti modela na različitim kamerama uz primjenu algoritama Mask R-CNN i YOLOv7 za segmentaciju instanci.
Goran Oreški
Lucija BabićThis study presents an automated framework that transforms UML class models into open-source end-user databases with a web interface, facilitating easier use and learning for less-experienced software engineers, especially students.
Alan Bubalo
Nikola TankovićThis research introduces an automated method for generating BPMN models from text descriptions using advanced NLP and deep learning tools, achieving up to 96% accuracy with GPT-4 in visualizing complex business processes.
Josip Tomo LicardoNikola Tanković
Darko EtingerThis research focuses on classifying visual perception brain signals using an OpenBCI headset to capture the EEG signals from the participants.
Alesandro Žužić
Robert ŠajinaNikola TankovićOvo istraživanje analizira utjecaj različitih funkcija gubitka na performanse semantičke segmentacije na 23 različita objekta prisutna u prometu.
Goran OreškiSimon AničićThis research evaluated the performance of 14 novel object detection models on a traffic dataset to reveal significant differences between the selected models. The goal was to generate recommendations for best-performing models for researchers coming into the domain.
Lucia VareškoGoran Oreški