Roberts Kadiķis ir vadošais pētnieks un Robotikas un mašīnuztveres laboratorijas vadītājs EDI, kur viņš strādā kopš 2011. gada. Galvenās pētījumu jomas ir mākslīgais intelekts, datorredze un mašīnmācīšanās, padziļināti pievēršoties dziļo neironu tīkliem (konvolūcijas neironu tīkli CNN, rekurentie neironu tīkli RNN, ģenerējošie tīkli-pretinieki GAN), izskaidrojamam mākslīgam intelektam, sintētisko apmācības datu ģenerēšanai, skaitļošanas ziņā efektīvu redzes algoritmu izveidei un dabīgā intelektā balstītu konceptu pārnesei uz mākslīgo intelektu. Dziļo modeļu un citu attēlu apstrādes rīku lietošanas pieredze ietver objektu detektēšanas, izsekošanas un attēlu segmentēšanas metožu izstrādi transporta, mobilitātes, biomedicīnas un industrijas uzdevumos. Objektu detektēšanas algoritmu efektivitāte bija tēma promocijas darbā, kas 2018. gadā aizstāvēts elektronikas jomā Rīgas Tehniskajā universitātē.
Saistītie projekti
- Efektīvs modulis automātiskai cilvēku un transporta detektēšanai ar videonovērošanas kamerām (VAPI) #ERAF
-
Pamattehnoloģiju ietvars drošu un autonomu dronu lietojumiem (COMP4DRONES) #H2020
-
Z-uztveres tehnoloģija redzei un identifikācijai, galvenie lietojumi (VIZTA) #H2020
-
Programmējamas Sistēmas Inteliģencei Automobiļos (PRYSTINE) #H2020
-
Silīcija Intelektuālā Īpašuma Izstrādes Nams (SilHouse) #ESIF
-
Mākslīgais intelekts industrijas digitalizēšanai (AI4DI) #H2020
-
Pētījums par datorredzes paņēmienu attīstību industrijas procesu norises automatizācijai (DIPA) #ESIF
-
Kiberfizikālās sistēmas, ontoloģijas un biofotonika drošai&viedai pilsētai un sabiedrībai (VPP SOPHIS) #SRP (VPP)
- Inovatīvas biomedicīnisko attēlu iegūšanas un apstrādes tehnoloģijas (InBiT) #ESIF
-
Multifunkcionāla inteliģenta transporta sistēmas punkta tehnoloģija (MITS) #ESIF
-
Atbalsts EDI starptautiskās sadarbības projektiem pētniecībā un inovācijās (SS3) #ESIF
-
Silīcija Intelektuālā Īpašuma Izstrādes Nams (SilHouse) 2. kārta #ESIF
-
Inteliģenta kustību vadība saskaņā ar Industriju 4.E (IMOCO4.E) #H2020
Saistītās publikācijas
- Lulla M., Rutkovskis A., Slavinska A., Vilde A., Gromova A., Ivanovs M., Skadins A., Kadikis R., Elsts A. Hand-Washing Video Dataset Annotated According to the World Health Organization’s Hand-Washing Guidelines. Data. 2021; 6(4):38. https://doi.org/10.3390/data6040038
- Maksims Ivanovs, Roberts Kadiķis, Kaspars Ozols. 2021. “Perturbation-based methods for explaining deep neural networks: A survey” Elsevier B.V., https://doi.org/10.1016/j.patrec.2021.06.030
- Buls, E., Kadikis, R., Cacurs, R., & Ārents, J. (2019, March). Generation of synthetic training data for object detection in piles. In Eleventh International Conference on Machine Vision (ICMV 2018) (Vol. 11041, p. 110411Z)
- Novickis, R., Levinskis, A., Kadiķis, R., Feščenko. V., Ozols, K. (2020). Functional architecture for autonomous driving and its implementation. 17th Biennial Baltic Electronics Conference (BEC2020), Tallinn, Estonia.
- Kadikis, R. (2018, April). Recurrent neural network based virtual detection line. In Tenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2017) (Vol. 10696, p. 106961V). International Society for Optics and Photonics
- Dorbe, N., Jaundalders, A., Kadikis, R., & Nesenbergs, K. (2018). FCN and LSTM Based Computer Vision System for Recognition of Vehicle Type, License Plate Number, and Registration Country. Automatic Control and Computer Sciences, 52(2), 146-154.
- N. Dorbe, R. Kadikis, K. Nesenbergs. “Vehicle type and licence plate localisation and segmentation using FCN and LSTM”, Proceedings of New Challenges of Economic and Business Development 2017, Riga, Latvia, May 18-20, 2017, pp. 143-151
- Tamošiūnas, M., Jakovels, D., Rubins, U., Kadikis, R., Petrovska, R., & Šatkauskas, S. (2017, December). pEGFP transfection into murine skeletal muscle by electrosonoporation. In Biophotonics—Riga 2017 (Vol. 10592, p. 105920L). International Society for Optics and Photonics.
- Tamošiūnas, M., Kadikis, R., Saknīte, I., Baltušnikas, J., Kilikevičius, A., Lihachev, A., ... & Šatkauskas, S. (2016). Noninvasive optical diagnostics of enhanced green fluorescent protein expression in skeletal muscle for comparison of electroporation and sonoporation efficiencies. Journal of biomedical optics, 21(4), 045003.
- Kadikis, R. (2015, April). Registration method for multispectral skin images. In 2015 25th International Conference Radioelektronika (RADIOELEKTRONIKA) (pp. 232-235). IEEE.
- Jakovels, D., Saknite, I., Bliznuks, D., Spigulis, J., & Kadikis, R. (2015, May). Benign—A typical nevi discrimination using diffuse reflectance and fluorescence multispectral imaging system. In 2015 International Conference on BioPhotonics (BioPhotonics) (pp. 1-4). IEEE.
- Tamošiūnas, M., Jakovels, D., Ļihačovs, A., Kilikevičius, A., Baltušnikas, J., Kadikis, R., & Šatkauskas, S. (2014, October). Application of fluorescence spectroscopy and multispectral imaging for non-invasive estimation of GFP transfection efficiency. In Eighth International Conference on Advanced Optical Materials and Devices (AOMD-8) (Vol. 9421, p. 94210M). International Society for Optics and Photonics.
- Kadiķis, R., & Freivalds, K. (2013, December). Vehicle classification in video using virtual detection lines. In Sixth International Conference on Machine Vision (ICMV 2013) (Vol. 9067, p. 90670Y). International Society for Optics and Photonics.
- Kadiķis, R., & Freivalds, K. (2013). Efficient video processing method for traffic monitoring combining motion detection and background subtraction. In Proceedings of the Fourth International Conference on Signal and Image Processing 2012 (ICSIP 2012) (pp. 131-141). Springer, India.