The main objective of this project is to provide a flexible system that can be independently deployed by public administration authorities to monitor public spaces, where special events are planned, or anticipated to occur, that are expected to lead to crowding aggregation.

O Mestrado em Gestão da Transformação Digital no Setor da Saúde (ManagiDiTH) é um projeto com a duração de quatro anos, iniciado em janeiro de 2023 e financiado pela União Europeia, no âmbito do Programa Europa Digital. O projeto tem como objetivo o desenvolvimento e implementação de um novo plano curricular de Mestrado orientado para a capacitação de profissionais do setor da saúde, dotando-os das competências digitais, tecnológicas e de gestão necessárias para conceber, implementar e liderar serviços digitais inovadores em contextos de saúde.  O projeto resulta de um consórcio internacional e intersectorial composto por sete parceiros de três países europeus (Grécia, Finlândia, Portugal), integrando instituições de ensino superior, centros de investigação e organizações do setor empresarial e da saúde. O consórcio é liderado pelo ISCTE – Instituto Universitário de Lisboa e inclui a Laurea University of Applied Sciences (Finlândia), a Aristotle University of Thessaloniki (Grécia), o Instituto de Telecomunicações, a Whymob, Lda., a Clinipower Finland Ltd e a Mundiserviços – Companhia Portuguesa de Serviços e Gestão, Lda. Esta diversidade de parceiros assegura uma abordagem multidisciplinar que articula conhecimento académico, investigação aplicada e experiência prática no setor da saúde digital.  O Projeto ManagiDiTH visa contribuir para o reforço das competências avançadas em transformação digital no contexto europeu. Entre os seus principais objetivos destacam-se o desenvolvimento de referenciais de formação alinhados com o nível 7 do Quadro Europeu de Qualificações, a criação de um ecossistema de aprendizagem colaborativo e multidisciplinar e a implementação de um modelo pedagógico inovador, centrado na aprendizagem baseada em problemas e em projetos reais, apoiado por ferramentas e tecnologias digitais.  As competências pedagógicas, científicas e tecnológicas dos parceiros do consórcio são mobilizadas para a criação de um programa de Mestrado ...

This project aims to explore new research problems that can be solved by using image and video data analysis. This project will be developed in collaboration with the Lisbon City Council (CML) and addresses challenges that CML launched for the scientific community. The area topic to be addressed is computer vision for knowledge extraction based on aerial and street-level city imagery. We propose a new multi-spatial scale urban fabric dataset and a novel convolutional neural network solution for urban fabric classification tasks. Considering the challenges launched by CML and the already established collaboration between Iscte and CML, this project proposes to explore solutions to a set of urban classification problems by using video and image analysis. In this topic the goal is to identify features of the city shape, namely: i) to estimate the existence of unregistered greenspaces, as green rooftops (since CML is not currently aware of most green rooftops existing in Lisbon) and green back yards (not registered in the city council); ii) to estimate the height and deployment shape and area of Lisbon’s buildings, which will enable to develop an automatic and constantly updated tri-dimensional urban fabric map for Lisbon; iii) to estimate and automatically classify the conservation state of buildings’ facades; iv) among others. Such a methodology will be initially based on the set of aerial and street-level images obtained from CML (during the period of the scholarship). We are also considering exploiting existing city plans freely available at OpenStreetMaps to boost the convolutional neural network's training process, as well as to improve its inference performance. In a second phase, we will explore the use of other types of images such as from google street viewer and the ones directly collected by cameras in drones or city council vehicles (e.g., garbage trucks). For this second phase, we envision submitting a proposal to competitive funding and propose this topic...

A  capacidade  de  detetar  e  reconhecer  atividades  humanas  complexas permite  a  construção  de  várias aplicações importantes. Os  sistemas  de vigilância  tradicionais  em  locais  públicos  como  aeroportos,  estações  de metro  e  áreas comerciais apenas fornecem informações para serem usadas como mecanismo de segurança. A maioria das soluções existentes registam dados que só são acedidos após um evento anormal ter ocorrido. Ao   mesmo   tempo,  vários   setores   económicos   estão   a   atravessar   processos   de   transformação, potenciados   não   só   pela   evolução   tecnológica,   mas   também   pelo   aumento   das   exigências   dos consumidores.  O  setor  do  retalho  é  um  dos principais  setores  afetados  por  estes  fenómenos  detransformação digital. É neste contexto que surge o projeto ECI4.0 –Espaços Comerciais Inteligentes, que tem como objetivo desenvolver  e  validar  um  primeiro  protótipo  de  uma  plataforma  multimodal  de  análise  inteligente  de padrões de comportamento humano em áreas comerciais através da utilização de técnicas de visão por computador,  fusão  de  sensores  e  aprendizagem  automática  tendo  em  vista  um  avanço  no  âmbito  da aplicação de Ambient Intelligence a espaços comerciais de retalho especializado. Estes espaçospodem encontrar-se em grandes superfícies comerciais ou em aeroportos.Com  uma  multiplicidade  de  sensores  (principalmente  de  imagem -câmaras -e  de  localização -WiFie Bluetooth)  e  uso  de  técnicas  de  aprendizagem  automática  e  de  visão  por  computador,  deverá  ser possível detetar comportamentos de compras, como a interação com os produtos, a navegação na loja, a escolha,  a  tentativa,  a interação  com o  carrinho  de compras  e  a  deteção  quando o  cliente  necessita  de apoio comercial. Ao detetar clientes que precisam de ajuda, as operações da loja oferecerão um melhor atendimento  ao  cliente.  A  identificação  de  perfis  e características  de  clientes  (por  ex...

Esta operação visa a melhoria do serviço da Polícia Judiciária (PJ) ao cidadão através da automatização do processo operacional de catalogação de imagens fotográficas e comparação com o banco de imagens existentes com dezenas de milhar de imagens, implementando um protótipo que use as mais recentes aproximações da Inteligência Artificial (IA). Em particular, será criada uma solução inovadora para a área da balística, identificada pela PJ como área prioritária, que permitirá identificar com elevada taxa de sucesso e rapidez a correspondência entre projétil e possível tipo de arma utilizado, reduzindo o esforço e tempo de intervenção dos recursos humanos especializados o que terá impacto no processo de produção de prova e consequentemente tornará Portugal um país mais justo. A solução a desenvolver no ISCTE consiste na implementação de um modelo de classificação específico, baseado em redes neuronais siamesas, que permite a identificação de modelos de armas a partir de imagens de invólucros dos projéteis deflagrados (sistema de classificação balística). O treino e teste do modelo fará uso de uma base de dados de imagens, previamente criada, contendo uma grande quantidade de imagens de invólucros de projéteis deflagrados.  

The main objective of the project ?Quality Control on the Go? (QC OTG) is the development of a tool, integrated in the process of capture and ingest, which enables the analysis, in real time, of the quality of audio-visual content in three dimensions - video, audio and file container - in an automatic way and compliant with acquisition systems based on files and SDI . This project is promoted by the consortium formed by MOG Technologies (leader), IST, ISCTE-IUL and IPN. The new product to be developed under the scope of this project is targeted at the audio-visual and broadcast sectors (especially producers of audio-visual content), presenting a set of innovative features, of which we highlight: analysis, detection of artifacts of audio and video contents in various formats (already available or near completion, as for example Sony XAVC) and with different targets (UHDTB, HDTV, Internet, Mobile); Fully integration of the features of capture and ingest with the system of quality control of the video, audio, and file container, ensuring the operation proceeds at real time; Integration of a library with a wide range of modular functions that enable extraction and analysis of information of video and audio (semantic and syntactic); Higher efficiency of the ingest process by introducing a single step of quality control therefore reducing the necessary computational resources.Aiming at fulfilling the goals and innovative characteristics that the project proposes, the consortium has established a methodology that comprises research and industrial development activities, counting with the involvement of a total of 26 human resources of the consortium and with a total investment of 1.192.093,72 Euros (including the acquisition of equipment and expenses with activities of promotion and dissemination of the results).

Study and development of general planning tools for third generation UMTS/IMT 2000 systems.