Luca Zelioli
PhD
luca.l.zelioli@utu.fi ORCID-tunniste: https://orcid.org/0000-0003-3680-5874 |
syväoppiminen, tekoäly, maaperän tyypin ennustaminen, ohjelmistosuunnittelu
Luca Zelioli suoritti Bachelor tutkinnon Turun ammattikorkeakoulussa (2018) ja Master tutkinnon Åbo Akademissa (2020). Hänen master opinnäytetyön aiheena oli “Environmental damage assessment based on satellite imagery using machine learning”.
Hän on työskennellyt tohtorikandidaattina / tutkijana Turun yliopiston tietojenkäsittelyn laitoksella huhtikuusta 2021 lähtien. Syyskuussa 2024 hänelle on myönnetty luonnontieteiden alan filosofian tohtorin tutkinto. Tutkinto suoritettiin tietojenkäsittelytieteessä. Hän on kirjoittanut väitöskirjan: "Leveraging machine learning for maritime object detection and peatland classification: harnessing the power of machine learning for precise maritime object detection and peatland classification".
Luca jatkaa työskentelyä tietojenkäsittelyn laitoksella erikoistutkijana.
His main research interests include Sensor Fusion, Artificial Intelligence and Software Engineering.
Teacher assistant in Deep Learning course
- GeoFusion: A hybrid convolutional neural network-transformer model for boreal peatland classification (2026)
- Engineering Applications of Artificial Intelligence
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Image partitioning with windowed and panoramic configuration for passive 360-degree camera in military unmanned ground vehicle: A machine learning-based detection framework (2026)
- Journal of Military Studies
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - A Comparative Study of a Real-Time Multi-Person Tracking System in an Urban Square Dataset (2025) 2025 International Conference on Activity and Behavior Computing (ABC) Jafarzadeh, Pouya; Zelioli, Luca; Farahnakian, Fahimeh; Nevalainen, Paavo; Heikkonen, Jukka
(A4 Vertaisarvioitu artikkeli konferenssijulkaisussa) - Deep Mix: AI in Littoral Sonar Operations (2025)
- Journal of marine science and application
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Enhancing hurdles athletes’ performance analysis: A comparative study of cnn-based pose estimation frameworks (2025)
- Multimedia Tools and Applications
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Peatland pixel-level classification via multispectral, multiresolution and multisensor data using convolutional neural network (2025)
- Ecological Informatics
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä ) - Addressing imbalanced data for machine learning based mineral prospectivity mapping (2024)
- Ore Geology Reviews
(A2 Vertaisarvioitu katsausartikkeli tieteellisessä lehdessä) - Enhancing Peatland Classification using Sentinel-1 and Sentinel-2 Fusion with Encoder-Decoder Architecture (2024) 2024 27th International Conference on Information Fusion (FUSION) Zelioli, Luca; Farahnakian, Fahimeh; Farahnakian, Farshad; Middleton, Maarit; Heikkonen, Jukka
(A4 Vertaisarvioitu artikkeli konferenssijulkaisussa) - Leveraging machine learning for maritime object detection and peatland classification : harnessing the power of machine learning for precise maritime object detection and peatland classification (2024) Zelioli, Luca
(G5 Artikkeliväitöskirja) - SEDA: Similarity-Enhanced Data Augmentation for Imbalanced Learning (2024)
- Lecture Notes in Computer Science
(A4 Vertaisarvioitu artikkeli konferenssijulkaisussa)
