DSpace JSPUI

1. Elea
2. Tesi di dottorato
3. Area Ingegneria civile, elettronica, industriale
4. Ingegneria dell'Informazione

Autore:	De Santis, Alfredo Percannella, Gennaro
Abstract:	Negli ultimi anni, la crescente attenzione nei confronti della sicurezza in luoghi pubblici e privati ha portato la comunità scientifica ad esercitare un considerevole sforzo finalizzato a fornire efficaci sistemi di videosorveglianza volti a monitorare automaticamente lo scenario di interesse. Questo ambito è fortemente caratterizzato dal diffondersi di diverse applicazioni che si incentrano sull’osservazione delle persone presenti nella scena al fine di rilevarne i movimenti. Nel presente lavoro si propongono metodi di visione artificiale per il rilevamento ed il conteggio automatico di persone inquadrate da telecamera fissa installata in posizione zenitale. I metodi proposti sono specificamente progettati per raggiungere un elevato livello di accuratezza ed efficienza computazionale in scenari reali. Una valutazione estesa dei metodi viene effettuata su un dataset appositamente realizzato a partire dallo studio dei fattori principali che possono influire sulle prestazioni dei metodi, in particolare, la tecnologia di acquisizione (telecamera tradizionale e sensore di profondità), lo scenario di installazione (ambiente interno ed esterno) e la densità di persone presenti nella scena. Il dataset realizzato è pubblicamente disponibile per la comunità scientifica. I risultati sperimentali confermano l'efficacia dei metodi proposti anche in confronto a soluzioni presenti in letteratura e la possibilità di impiego sia su server di fascia alta che su architetture con ridotte risorse computazionali, come le smart camera presenti sul mercato. [a cura dell'Autore]
Descrizione:	2015 - 2016
È visualizzato nelle collezioni:	Ingegneria dell'Informazione

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