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]

Rilevamento e conteggio automatico di persone da telecamera in posizione zenitale

2017

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]
25-lug-2017
Italiano
People
Counting
Detection
De Santis, Alfredo
Percannella, Gennaro
Università degli Studi di Salerno
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/148641
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNISA-148641