OBJECT DETECTION ON AERIAL IMAGES THROUGH DEEP LEARNING

Negli ultimi anni, il mondo sta vivendo la più grande rivoluzione industriale degli ultimi tempi, nota come Industry 4.0. Essa inizia con la diffusione della produzione intelligente, o smart production, realizzata mediante l'utilizzo diffuso della telematica collegata agli oggetti. In un mondo come questo, in cui la tecnologia gioca un ruolo sempre più fondamentale, società e singoli scelgono sempre più spesso di adottare sistemi di Deep Learning ed Artificial Intelligence per risolvere le più importanti sfide aziendali, dalle ispezioni di produzione alle decisioni aziendali. La Computer Vision è uno dei campi in cui lIntelligenza Artificiale e il Deep Learning stanno avendo maggior applicazione: basti pensare, ad esempio, al campo delle automatic driven, automobili a guida autonoma che da qualche mese sono in via di sperimentazione anche in Italia nelle città di Torino e Parma. Per anni il riconoscimento delle immagini ha rappresentato un serio problema, soprattutto perchè gli algoritmi tradizionali non erano in grado di riconoscere lo stesso oggetto in angolazioni e posizioni differenti. Questo lavoro di tesi esaminerà com'è possibile riconoscere oggetti grazie all'utilizzo di tecniche di Deep Learning ed effettuare Object Detection in situazioni critiche: pensiamo ad esempio ad una discarica in fiamme, o a bidoni dell'immondizia stracolmi. Così facendo, l'Object Detection diventa una tecnica veramente utile nel momento in cui è in grado di effettuare la detection su scene molto complesse. Per raggiungere l'obiettivo, verrà utilizzato YOLO con Darknet, ossia si utilizzeranno reti neurali convoluzionali che analizzano tutte le parti dellimmagine in parallelo, simultaneamente, consentendo di evitare luso macchinoso di sliding window.