Навигација

Игор Шево, ма
виши асистент

Сарадник - II-5
Електротехнички факултет
051/221-820
Ужа научна/умјетничка областРачунарске науке
Датум избора у звање 27. фебруар 2018.

Предмети

Електротехнички факултет

2251Архитектура рачунара
1077Графика и анимација
Р24ААрхитектура рачунара
1060Одабрана поглавља из оперативних система
2249Формалне методе у софтверском инжењерству
2298Рачунарска графика
2254Одабрана поглавља из оперативних система
2247Основи оперативних система
2237Програмски језици 1
М505Архитектура рачунара

Библиографија

Радови у часописима

    Convolutional Neural Network Based Automatic Object Detection on Aerial Images

    DOIDOI 10.1109/LGRS.2016.2542358
    ЧасописIEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS
    Година2016
    АуториIgor Ševo и Алексеј Аврамовић
    Волумен13
    Број5
    Страна од740
    Страна до744

    Edge density based automatic detection of inflammation in colonoscopy videos

    DOIDOI 10.1016/j.compbiomed.2016.03.017
    ЧасописCOMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE
    Година2016
    АуториИгор Шево, Алексеј Аврамовић, Ilangko Balasingham, Ole Jakob Elle, Jacob Bergsland и Lars Aabakken
    Волумен72
    Страна од138
    Страна до150

    Probability Graphs

    ЧасописFACTA UNIVERSITATIS - SERIES: MATHEMATICS AND INFORMATICS
    Година2013
    АуториИгор Шево
    Страна од27
    Страна до42
    Веб адресаhttp://facta.junis.ni.ac.rs/mai/mai2801/fumi2801_03.pdf

Радови са скупова

    Honeybee video-tracking for explosive detection

    Научни скупMine Action 2018
    ПубликацијаThe 15th International Symposium "Mine Action 2018"
    Година2018
    АуториАлексеј Аврамовић, Ратко Пилиповић, Владан Стојнић, Ведран Јовановић, Игор Шево, Митар Симић, Владимир Рисојевић и Зденка Бабић
    Страна од45
    Страна до48

    Multispectral scene recognition based on dual convolutional neural networks

    Научни скуп10th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA 2017)
    Година2017
    АуториИгор Шево и Алексеј Аврамовић
    Страна од126
    Страна до130

    Clustered class-dependant training method for digit recognition classifiers

    Научни скупInternational Symposium on Industrial Electronics (INDEL)
    Година2016
    АуториИгор Шево и Aleksandar Kelečević

    Segmentation-based compound figure detection and separation methods

    Научни скупInternational Symposium on Industrial Electronics (INDEL)
    Година2016
    АуториИгор Шево и Tijana Mijatović

    Comparative analysis of texture classification based on low and high order local features

    Научни скупTELFOR 2015
    Година2015
    АуториАлексеј Аврамовић, Игор Шево и Ирини Рељин
    Страна од799
    Страна до802

    Texture-based automatic polyp detection in colonoscopy videos

    Научни скупConference of Medical and Biological Engineering in Bosnia and Herzegovina, CMBEBIH 2015
    Година2015
    АуториАлексеј Аврамовић и Игор Шево

    Analytics tool for detection of botnets within mobile networks

    Научни скуп2014 APWG.EU eCrime Sync-Up
    Година2014
    АуториИгор Шево и Aleš Černivec

Књиге

    Praktikum sa zadacima u programskom jeziku C

    ИздавачGrafomark Laktaši
    ISBN978-99955-92-11-0
    Година2014
    АуториИгор Шево
    Тип књигепомоћни уџбеник

Пројекти

„Aнализа видео записа са UAV код биолошких метода за детекцију експлозива“ – назив међународног пројекта је „Biological Methods (Bees) for Explosive Detection“

Заостала минска поља у областима које су биле захваћене ратом још увијек представљају велики проблем из разлога повређивања људи, немогућности обрађивања таквих поља, прекида трговинских веза и комуникација. Ангажовање људи за послове деминирања је скупо, временски захтјевно, и представља велики ризик и пријетњу по људске животе...

Број пројекта8300595
Тип пројектаНационални - остали
Организациона јединицаЕлектротехнички факултет
Руководилацпроф. др Зденка Бабић
Пројектни тимВедран Јовановић, ма
доц. др Алексеј Аврамовић
Бранкица Опарница
Милосава Радоњић
доц. др Митар Симић
проф. др Бранко Блануша
доц. др Владимир Рисојевић
Јовица Буловић
Ратко Пилиповић
Игор Шево, ма
Жељко Радановић
ФинансијерМинистарство науке и технологије Републике Српске
Почетак реализације01.12.2017.
Завршетак пројекта01.12.2018.
Вриједност пројекта8500.0 БАМ

Истраживање и развој рјешења за имплементацију Smart City концепта у граду Бања Лука

Развијање иновативних рјешења за урбане и социјалне проблеме данашњице представља основу која чини технологије доступним локалној заједници. Концепт „Бања Лука – Smart City“ представља стратешки изазов који повезује истраживачки тим, привредни сектор и јавну управу са циљем да се оснаже ресурси и активности како би се обезбиједило функционисање града на основама енергетске и еколошке одрживости, смањили трошкови, побољшао општи квалитет живота, гарантовала социјална инклузија..

Број пројекта8300593
Тип пројектаНационални - остали
Организациона јединицаЕлектротехнички факултет
Руководилацпроф. др Гордана Гардашевић
Пројектни тимИгор Шево, ма
доц. др Славко Шајић
доц. др Митар Симић
Владан Стојнић
Јован Галић
Борис Малчић, ма
Милица Лекић
ФинансијерМинистарство науке и технологије Републике Српске
Почетак реализације01.02.2018.
Завршетак пројекта31.12.2018.
Вриједност пројекта19500.0 БАМ

Биолошке методе (пчеле) за откриванје експлозива

Пројекат има за циљ да развије иновативне методе и технологије за откривање преосталих мина. То се планира постићи побољшањима и интеграцијом постојећих најсавременијих техника, наиме, обученим колонијама пчела у комбинацији са органским полупроводничким сензорских филмовима на бази експлозивне паре, и аутоматском анализом видео записа високе резолуције добијених снимањем са беспилотним летјелицама изнад минских поља...

Број пројекта8300587
Тип пројектаМеђународни научноистраживачки - Остали
Организациона јединицаЕлектротехнички факултет
Руководилацпроф. др Зденка Бабић
Пројектни тимВедран Јовановић, ма
Ратко Пилиповић
доц. др Владимир Рисојевић
доц. др Митар Симић
доц. др Горан Мирјанић
доц. др Алексеј Аврамовић
Игор Шево, ма
ФинансијерNATO Science for Peace and Security
Почетак реализације01.11.2017.
Завршетак пројекта01.11.2020.
Вриједност пројекта300415.0 БАМ