mgr inż. Kuba Łopatka Katedra Systemów Multimedialnych WETI PG Życiorys mgr inż. Kuba Łopatka Katedra Systemów Multimedialnych WETI PG Urodzony: 23.11.1986 r. Wykształcenie: 2004-2009 studia na kierunku Elektronika i telekomunikacja, Wydział ETI PG, specjalność: Inżynieria dźwięku i obrazu 2000-2004 szkoła średnia - I Katolickie Liceum Ogólnokształcące w Bydgoszczy Praca zawodowa: 2009- informatyk / specjalista informatyk w CI TASK, praca w projekcie MAYDAY EURO 2012 życiorys publikacje temat pracy
Publikacje Całkowita liczba publikacji: 14 Najistotniejsze publikacje związane z tematem pracy: K. Łopatka, A. Czyżewski, H. Krawczyk, „Automatic recognition of events in audio data using supercomputer cluster”, 130th Convention of the Audio Engineering Society, 13-16.05.2011, London K. Łopatka, J. Kotus, A. Czyżewski, „Application of vector sensors to acoustic surveillance of a public interior space”, Archives of Acoustics, 36, 4, 2011 (w druku) J. Kotus, K. Lopatka, A. Czyzewski, “Detection and localization of selected acoustic events in 3D acoustic field for smart surveillance applications”, IEEE International Conference on Multimedia Communications, Services and Security, 140-144, 2-3.6.2011, Kraków K. Łopatka, P. Żwan, A. Czyżewski, “Dangerous sound event recognition using Support Vector Machine Classifiers”, 7th International Conference on Multimedia & Network Information Systems, 80, 49-57, 23-24.9.2010, Wrocław J. Kotus, K. Łopatka, K. Kopaczewski, A. Czyżewski, „Automatic Audio-Visual Threat Detection”, IEEE International Conference on Multimedia Communications, Services and Security, 140-144, 6-7.5.2010, Kraków
Adaptacyjny system rozpoznawania dźwięków znamionujących sytuacje zagrażające bezpieczeństwu osób i mienia z zastosowaniem równoległego przetwarzania strumieni danych fonicznych Najważniejsze cele pracy: Celem pracy jest stworzenie działającego w czasie rzeczywistym adaptacyjnego systemu rozpoznawania zdarzeń dźwiękowych związanych z niebezpieczeństwami oraz implementacja i weryfikacja działania opracowanych algorytmów na klastrze superkomputerowym z zastosowaniem technik przetwarzania równoległego. Skuteczność oraz wydajność działania systemu zostanie potwierdzona na drodze testów. Teza pracy: Opracowany system detekcji i rozpoznawania dźwięków towarzyszących zdarzeniom niebezpiecznym, dzięki wykorzystaniu adaptacji i równoległego przetwarzania strumieni na klastrze superkomputerowym, osiąga wysoką skuteczność działania w warunkach praktycznych. życiorys publikacje temat pracy