Categorizzazione e Indicizzazione di Oggetti per Video Analytics

La visione artificiale mira all’analisi e alla comprensione del mondo reale attraverso l’utilizzo di immagini bidimensionali, elaborandole per ricostruire le proprietà dello scenario che rappresentano. I campi di applicazione di questa tecnologia sono in rapida espansione grazie al poderoso sforzo di ricerca in ambito teorico, ma anche allo sviluppo incessante di hardware sempre più performanti. Essi spaziano da quello industriale per la logistica e il controllo qualità, alla sorveglianza e il controllo dei flussi di traffico e di persone, o ancora a quello medico; solo per citarne alcuni. Questo lavoro si inserisce nell’ambito della robotica per la logistica industriale, in particolare indaga l’utilizzo di robot per automatizzare lo svolgimento di compiti in ambienti condivisi con persone come uffici e magazzini. L’obiettivo che si pone questa tesi è di etichettare efficacemente immagini per l’addestramento di una rete neurale al riconoscimento di determinate classi di oggetti salienti. Successivamente, tali informazioni verranno utilizzate per la costruzione di una piattaforma che svolga in maniera automatica compiti quali la descrizione degli oggetti di interesse trovati nei video o il conteggio di alcuni di essi. In sintesi, questo elaborato si propone di automatizzare compiti ripetitivi per le persone, ma che possono essere svolti con efficienza e precisione da un sistema informatizzato, alleggerendo il carico di lavoro degli operatori nei vari settori.