Rihards Balašs ir Elektronikas un datorzinātņu institūta (EDI) pētnieks. EDI strādā kopš 2013. gada. Pirms tam darbojoties EDI kā praktikants.
Absolvējis LU datorzinātņu maģistrus ar datorinženierijas novirzienu, kur visus noslēguma darbus ir izstrādājis tieši EDI.
Ir iesaistījies dažādos vietējos, kā arī starptautiskajos projektos, kas saistīti ar lietu internetu un bezvadu sensoru tīkliem. Projektos galvenā loma ir aparatūras izstrāde, lai sasniegtu nosprausto projekta mēŗki.
Kompetents elektronikas shēmu projektēšanā un izstrādē. Intereses ietver bezvadu sensoru tīklus, lietu internetu, dažādu elektronikas projektu izstrādi, iespiedplašu projektēšanu un izstrādi, 2D un 3D modeļu izstrādi un animāciju un mākslīgo intelektu.
Nesenie projekti
-
Kiberfizikālo sistēmu tehnoloģiju attīstība un to pielietojumi medicīnā un viedā transporta jomā (KiFiS) #SRP (VPP)
-
Dziļo neironu tīklu metode auto transporta numura zīmju lokalizācijas un klasifikācijas precizitātes uzlabošanai (DziNTA) #ESIF
-
Trustworthy and Smart Actuation in IoT systems (ENACT) #H2020
- Health and Social Indicators of Participation in Physical Activities for Children with Disabilities (HIPPAC) #H2020
-
Mazcenas boluss spurekļa parametru monitoringam un agrīnai subakūtas spurekļa acidozes (SARA) diagnostikai govīm #H2020
-
Pētījums par datorredzes paņēmienu attīstību industrijas procesu norises automatizācijai (DIPA) #ESIF
-
Arrowhead rīki digitalizācijas risinājumu inženierijai (Arrowhead-Tools) #H2020
-
Inteliģentā transporta un pārkāpumu menedžmenta sistēma (iTrEMP) #ESIF
- Vairāku vienlaicīgu mērījumu datu agregācija, korelācijas analīze un ekstrapolācija reālā laikā: modeļa izstrāde un pilotēšana (TeleMed) #Contract research (Līgumpētījumi)
-
Drošu tehnoloģiju integrācija aizsardzībai pret Covid-19 veselības aprūpes un augsta riska zonās (COV-CLEAN) #SRP (VPP)
-
Aveņu un krūmcidoniju vieda bezkontakta fenotipēšana, izmantojot mašīnmācības metodes, hiperspektrālos un 3D attēlus (AKFen) #LCS (LZP)
-
Automatizēta bezvadu drošības analīze valkājamām iekārtām (WearSec) #LCS (LZP)
Nesenās publikācijas
- Judvaitis, J., Nesenbergs, K., Balass, R. and Greitans, M., 2019. Challenges of DevOps ready IoT Testbed. In MDE4IoT/ModComp@ MoDELS (pp. 3-6).
- Janis Judvaitis, Rihards Balass, Modris Greitans. Mobile IoT-Edge-Cloud Continuum Based and DevOps Enabled Software Framework
- Janis Judvaitis, Valters Abolins, Artis Mednis, Rihards Balass, Krisjanis Nesenbergs. The Definitive Guide to Actual Sensor Network Deployments in Research Studies from 2013–2017: A Systematic Review
- Kaspars Sudars, Ivars Namatēvs, Jānis Judvaitis, Rihards Balašs, Artūrs Ņikuļins, Astile Peter, Sarmīte Strautiņa, Edīte Kaufmane, Ieva Kalniņa. YOLOv5 Deep Neural Network for Quince and Raspberry Detection on RGB Images
- Edīte Kaufmane, Kaspars Sudars, Ivars Namatēvs, Ieva Kalniņa, Jānis Judvaitis, Rihards Balašs, Sarmīte Strautiņa. QuinceSet: Dataset of annotated Japanese quince images for object detection