Realizowana przeze mnie tematyka badań związana jest z:

• sztuczną inteligencją,
• widzeniem maszynowym,
• nawigacją robotów mobilnych

Staram się, aby tematy prac magisterskich były powiązane z rozwiązywaniem zagadnień praktycznych, a wyniki prac były publikowane w czasopismach o zasięgu międzynarodowym.

Obecnie preferowane tematy prac to:

• Rozpoznawanie obiektów na obrazach pochodzących z radarów typu SAR.
• Zastosowanie metod głębokiego uczenia w analizie obrazów.
• Analiza danych medycznych
• Wykrywanie i określanie położenia narzędzi chirurgicznych

Jestem też otwarta na  zaproponowaną przez studentów tematykę badań związaną z dziedzinami mojej pracy badawczej.

• System wizyjny automatycznej maszyny sortującej czosnek, 2020
• Zastosowanie głębokiego uczenia w kontekstowym rozpoznawaniu obrazu, 2020
• Konwolucyjne sieci neuronowe. Analiza biblioteki ImageAI w tym trenowanie sieci ResNet do rozpoznawania obrazów, 2020
• System wizyjny modelu samochodu autonomicznego w symulowanym środowisku drogowym, 2020
• Klasyfikacja chmur punktów 3D z wykorzystaniem metod głębokiego uczenia, 2019
• Projekt zdalnie sterowanego drona z kamerą autonomicznie sterowaną przy pomocy wizji aktywnej, 2019
• Projekt koncepcyjny układu jezdnego typu Rocker-Bogie, 2019
• Projekt i integracja linii demonstracyjnej produkcji zgodnie z zasadami Przemysłu 4.0 dla firmy Festo, 2019
• Przegląd publicznych baz danych wykorzystywanych do porównania algorytmów klasyfikacji, 2019
• Wykorzystanie biblioteki TensorFlow do przewidywania zasięgu organicznego postów na platformie społecznościowej Facebook, 2018
• Recurrent Neural Networks for Customer Demand Forecast, 2018
• Autonomous UAV solution for an effective air pollution source localization, 2018
• Wyznaczanie rzeczywistych odległości na obrazie sceny przy pomocy telefonu komórkowego, 2018
•  Projekt i implementacja sieci konwolucyjnej do klasyfikowania obiektów 3D na podstawie ich map igłowych, 2018

Publikacje:

1. Duszak Piotr, Siemiątkowska Barbara, Więckowski Rafał: Hexagonal Grid-Based Framework for Mobile Robot Navigation, Remote Sensing, vol. 13, nr 21, 2021, s. 1-17, DOI:10.3390/rs13214216,
2. Siemiątkowska Barbara, Stecz Wojciech: A Framework for Planning and Execution of Drone Swarm Missions in a Hostile Environment, Sensors, Multidisciplinary Digital Publishing Institute, vol. 21, nr 12, 2021, s. 1-18, DOI:10.3390/s21124150
3. Siemiątkowska Barbara, Gromada Krzysztof: A New Approach to the Histogram-Based Segmentation of Synthetic Aperture Radar Images, Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems, Industrial Research Institute for Automation and Measurements "PIAP", vol. 15, nr 1, 2021, s. 1-4
4. Chechliński, Ł., Kloch, M., Siemiątkowska, B., & Majewski, M. (2018). Projekt urządzenia do automatycznego pielenia roślin. W K. Tchoń & C. Zieliński, K. Tchoń & C. Zieliński (Red.), Postępy Robotyki (ss. 155–162).
5. Chechliński, Ł., Siemiątkowska, B., & Majewski, M. (2018). A System for Weeds and Crops Identification Based on Convolutional Neural Network. W R. Szewczyk, C. Zieliński, & M. Kaliczyńska, R. Szewczyk, C. Zieliński, & M. Kaliczyńska (Red.), Automation 2018: Advances in Automation, Robotics and Measurement Techniques (T. 743, ss. 193–202). http://doi.org/10.1007/978-3-319-77179-3_18
6. Chechliński, Ł., Siemiątkowska, B., & Majewski, M. (2019). A System for Weeds and Crops Identification—Reaching over 10 FPS on Raspberry Pi with the Usage of MobileNets, DenseNet and Custom Modifications. Sensors, 19(17), 1–14. http://doi.org/10.3390/s19173787
7. Duszak, P., & Siemiątkowska, B. (2020). The Application of Hexagonal Grids in Mobile Robot Navigation. W R. Szewczyk, J. Krejsa, M. Nowicki, & A. Ostaszewska-Liżewska, R. Szewczyk, J. Krejsa, M. Nowicki, & A. Ostaszewska-Liżewska (Red.), Mechatronics 2019: Recent Advances Towards Industry 4.0 (T. 1044, ss. 198–205). http://doi.org/10.1007/978-3-030-29993-4_25
8. Harasymowicz-Boggio, B., Chechliński, Ł., & Siemiątkowska, B. (2015a). Nature-Inspired, Parallel Object Recognition. W R. Szewczyk, C. Zieliński, & M. Kaliczyńska, R. Szewczyk, C. Zieliński, & M. Kaliczyńska (Red.), Progress in Automation, Robotics and Measuring Techniques. vol. 1 Control and Automation (T. 350, ss. 53–62). Springer. http://doi.org/10.1007/978-3-319-15796-2_6
9. Harasymowicz-Boggio, B., Chechliński, Ł., & Siemiątkowska, B. (2015b). Significance of features  in object recognition  using depth sensors. Optica Applicata, 45(4), 559–571.
10. Przybylski, M., Koguciuk, D., Siemiątkowska, B., Harasymowicz-Boggio, B., & Chechliński, Ł. (2015). Integration of Qualitative and Quantitative Spatial Data within a Semantic    Map for Service Robots. W R. Szewczyk, C. Zieliński, & M. Kaliczyńska, R. Szewczyk, C. Zieliński, & M. Kaliczyńska (Red.), Progress in Automation, Robotics and Measuring Techniques. vol. 2 Robotics (T. 351, ss. 223–232). Springer. http://doi.org/10.1007/978-3-319-15847-1_22
11. Siemiątkowska, B. (2016). Zastosowanie teorii Dempstera-Shafera w zagadnienu klasyfikacji pomieszczeń. W K. Tchoń & C. Zieliński, K. Tchoń & C. Zieliński (Red.), Postępy Robotyki. Tom I i II (ss. 457–466). Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
12. Siemiątkowska, B., & Harasymowicz-Boggio, B. (2017). Place Classification using Dempster-Shafer Theory. Foundations of Computing & Decision Sciences, 42(3), 257–273. http://doi.org/10.1515/fcds-2017-0013
13. Siemiątkowska, B., Harasymowicz-Boggio, B., & Chechliński, Ł. (2015). Semantic Place Labeling Method. Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems, 9(1), 31–40. http://doi.org/10.14313/JAMRIS_1-2015/4
14. Siemiątkowska, B., Harasymowicz-Boggio, B., & Wiśniowski, M. (2016). The Application of Mobile Robots for Building Safety Control. Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems, 10(2), 9–14. http://doi.org/10.14313/JAMRIS_2-2016/11