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Area Architettura

Conteggio automatizzato dei passeggeri (APC) attraverso il riconoscimento delle immagini video

Parole chiave CONTEGGIO PASSEGGERI, TRASPORTO PUBBLICO, VIDEO-PROCESSING, VIDEOCAMERE

Riferimenti CRISTINA PRONELLO

Gruppi di ricerca Transport Research for Innovation and Sustainability (TRIS)

Tipo tesi SPERIMENTALE - PROGETTAZIONE

Descrizione Il conteggio dei passeggeri all'interno dei sistemi di trasporto pubblico utilizza diversi metodi. Esistono diversi dispositivi sul mercato, che utilizzano principalmente sistemi ottici come telecamere stroboscopiche o videocamere. L'analisi del mercato mostra che questi sistemi sono dichiarati di alta precisione nei test di laboratorio, ma non è così sul campo. L'analisi dei pro e dei contro e dell'accuratezza sul campo - ottenendo i dati dalle aziende di trasporto - permetterà di capire come, partendo da una videocamera esistente sul mercato, si possa migliorare il conteggio utilizzando il machine learning e la computer vision.
Utilizzare una videocamera disponibile sul mercato (fornita dal docente) e cercare di implementare un algoritmo di riconoscimento delle immagini video, partendo da quanto disponibile in letteratura e, attraverso test in loco (ad esempio, sui veicoli GTT), capire le vie di miglioramento. Uno dei risultati sarà anche quello di utilizzare una videocamera non costosa e cercare il compromesso tra prezzo del sistema e accuratezza. Il risultato finale sarà un semplice prototipo che incorpora un algoritmo che fornisce una precisione sufficientemente buona e che può lavorare bene insieme ad altri sistemi, non basati su un approccio ottico. L'esigenza è quella di trovare un compromesso tra costo e precisione, in un ambiente che possa ospitare più di un dispositivo per il conteggio dei passeggeri.

Conoscenze richieste Conoscenza della programmazione, in particolare di Python; una certa conoscenza di C sarà utile, ma non obbligatoria. Conoscenza degli algoritmi di riconoscimento delle immagini.


Scadenza validita proposta 05/11/2025      PROPONI LA TUA CANDIDATURA