PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UN SISTEMA PER IL TRACCIAMENTO DI OGGETTI IN MOVIMENTO BASATO SU EVENT CAMERA

Nell'ambito della Computer Vision uno dei compiti principali è la rilevazione e il tracciamento di oggetti all'interno di una scena (object detection and tracking), il cui obiettivo è identificare e localizzare gli oggetti presenti e seguirne il movimento nel tempo. Negli ultimi anni è emersa una nuova tipologia di sensori, noti come event camera, che rilevano le variazioni di luminosità in modo asincrono al livello del singolo pixel. Questi sensori hanno rivoluzionato il paradigma tradizionale degli algoritmi di Computer Vision, basati sul sincronismo dei frame. Di conseguenza è necessario sviluppare nuovi algoritmi o adattare quelli esistenti con l'output delle event camera, al fine di valorizzare le loro promettenti caratteristiche tecniche: elevata risoluzione temporale, bassa latenza e una assenza di ridondanza dei dati acquisiti. Queste specifiche li rendono particolarmente adatti a scenari dinamici e con elevato movimento, oltre che a sistemi con risorse limitate in termini di banda e capacità di calcolo. Questa tesi si propone di sfruttare le potenzialità di una event camera per implementare un sistema di rilevamento e tracciamento di oggetti in movimento in tempo reale, confrontandone le prestazioni con quelle ottenibili con una telecamera tradizionale. I risultati sono stati inizialmente validati tramite un dataset, così da garantire condizioni controllate e ripetibili, per poi essere testati anche con sensori reali in uno scenario operativo. Tali prove hanno mostrato che il sistema basato sugli eventi risulta non solo computazionalmente più efficiente, ma anche più preciso nel rilevamento di oggetti di medie o grandi dimensioni in scenari con rumore ridotto. La precisione, tuttavia, si degrada significativamente in presenza di un elevato livello di rumore nella scena.