L'autonomia delle persone non vedenti costituisce una sfida cruciale nel panorama delle tecnologie assistive contemporanee. I recenti sviluppi nell'ambito della computer vision e dell'intelligenza artificiale aprono nuove prospettive per lo sviluppo di strumenti avanzati in grado di supportare la navigazione sicura e autonoma in contesti ambientali complessi. Il presente lavoro di tesi riguarda un progetto di ricerca più ampio finalizzato alla progettazione di sistemi intelligenti , quali dispositivi smart glasses o applicazioni mobile, capaci di interpretare la scena circostante e fornire feedback real-time all'utilizzatore. L'obiettivo principale consiste nell'analisi critica dello stato dell'arte delle tecniche di semantic segmentation, multi-object tracking e pose estimation, identificando vantaggi, limitazioni e potenziali problematiche per la loro integrazione in un'architettura unificata .La metodologia di ricerca si sviluppa attraverso tre fasi principali:Analisi approfondita delle architetture più significative del settore (DeepLab, SegFormer, HRNet per la segmentazione semantica; SORT, DeepSORT e ByteTrack per il tracking multi-oggetto; OpenPose e HRNet per la stima della posa);Valutazione comparativa sistematica in termini di accuratezza, robustezza ed efficienza computazionale;Definizione di un'architettura prototipale basata sull'integrazione dei moduli analizzati, formalizzata attraverso diagrammi UML che descrivono la struttura del sistema e il flusso dei dati.I risultati attesi della ricerca includono la definizione di una pipeline preliminare che possa costituire la base teorica e metodologica per futuri sviluppi implementativi e sperimentali. Tale contributo mira a favorire lo sviluppo di soluzioni assistive innovative, tecnologicamente avanzate e concretamente utilizzabili dalle persone non vedenti nella loro quotidianità, contribuendo al miglioramento della loro qualità di vita e autonomia.
ANALISI E PROGETTAZIONE DI UN SISTEMA DI NAVIGAZIONE ASSISTIVA BASATO SU INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER UTENTI IPOVEDENTI
RUTIGLIANO, NICOLÒ
2024/2025
Abstract
L'autonomia delle persone non vedenti costituisce una sfida cruciale nel panorama delle tecnologie assistive contemporanee. I recenti sviluppi nell'ambito della computer vision e dell'intelligenza artificiale aprono nuove prospettive per lo sviluppo di strumenti avanzati in grado di supportare la navigazione sicura e autonoma in contesti ambientali complessi. Il presente lavoro di tesi riguarda un progetto di ricerca più ampio finalizzato alla progettazione di sistemi intelligenti , quali dispositivi smart glasses o applicazioni mobile, capaci di interpretare la scena circostante e fornire feedback real-time all'utilizzatore. L'obiettivo principale consiste nell'analisi critica dello stato dell'arte delle tecniche di semantic segmentation, multi-object tracking e pose estimation, identificando vantaggi, limitazioni e potenziali problematiche per la loro integrazione in un'architettura unificata .La metodologia di ricerca si sviluppa attraverso tre fasi principali:Analisi approfondita delle architetture più significative del settore (DeepLab, SegFormer, HRNet per la segmentazione semantica; SORT, DeepSORT e ByteTrack per il tracking multi-oggetto; OpenPose e HRNet per la stima della posa);Valutazione comparativa sistematica in termini di accuratezza, robustezza ed efficienza computazionale;Definizione di un'architettura prototipale basata sull'integrazione dei moduli analizzati, formalizzata attraverso diagrammi UML che descrivono la struttura del sistema e il flusso dei dati.I risultati attesi della ricerca includono la definizione di una pipeline preliminare che possa costituire la base teorica e metodologica per futuri sviluppi implementativi e sperimentali. Tale contributo mira a favorire lo sviluppo di soluzioni assistive innovative, tecnologicamente avanzate e concretamente utilizzabili dalle persone non vedenti nella loro quotidianità, contribuendo al miglioramento della loro qualità di vita e autonomia.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14253/64366