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http://elea.unisa.it/xmlui/handle/10556/2673
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Campo DC | Valore | Lingua |
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dc.date.accessioned | 2018-03-12T09:54:16Z | |
dc.date.available | 2018-03-12T09:54:16Z | |
dc.description | 2015 - 2016 | it_IT |
dc.description.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] | it_IT |
dc.language.iso | it | it_IT |
dc.subject.miur | ING-INF/05 SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI | it_IT |
dc.contributor.coordinatore | De Santis, Alfredo | it_IT |
dc.description.ciclo | XXIX n.s. | it_IT |
dc.contributor.tutor | Percannella, Gennaro | it_IT |
dc.identifier.Dipartimento | Ingegneria dell' Informazione, Ingegneria Elettrica e Matematica Applicata | it_IT |
dc.title | Rilevamento e conteggio automatico di persone da telecamera in posizione zenitale | it_IT |
dc.contributor.author | Del Pizzo, Luca | |
dc.date.issued | 2017-07-25 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10556/2673 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14273/unisa-1026 | |
dc.type | Doctoral Thesis | it_IT |
dc.subject | People | it_IT |
dc.subject | Counting | it_IT |
dc.subject | Detection | it_IT |
dc.publisher.alternative | Universita degli studi di Salerno | it_IT |
È visualizzato nelle collezioni: | Ingegneria dell'Informazione |
File in questo documento:
File | Descrizione | Dimensioni | Formato | |
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tesi_di_dottorato_L_Del_Pizzo.pdf | tesi di dottorato | 24,62 MB | Adobe PDF | Visualizza/apri |
abstract in italiano L. Del Pizzo.pdf | abstract in italiano a cura dell'autore | 203,15 kB | Adobe PDF | Visualizza/apri |
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