Creare un sistema per il riconoscimento automatico dei numeri su immagini acquisite mediante una telecamera. Ottenere alte performance ed impegnare poche risorse computazionali, realizzando una architettura client-server, in cui il server effettua l’interfacciamento con la telecamera ed invia le immagini elaborate su richiesta del client.
Il prototipo in funzione
La soluzione
E’ stato progettato un algoritmo in ambiente MATLAB/Simulink che effettua un preprocessing dell’immagine, estrae le sagome dei target ed utilizza una rete neurale per la loro classificazione. Il numero riconosciuto è disegnato in sovraimpressione. Dopo la prototipazione dell’algoritmo, esso è stato testato e compilato tramite il Real-Time Workshop per generare codice C++ che viene eseguito sul server. Quest’ultimo si interfaccia con la telecamera tramite interfaccia Gigabit Ethernet - GigE Vision, effettua l’elaborazione ed invia su richiesta l’immagine elaborata al client tramite interfaccia Fast Ethernet. Il processo server lavora in ambiente GNU/Linux opportunamente ottimizzato per ottenere le massime prestazioni.
Lo schema di funzionamento del sistema
I risultati
altissima accuratezza di classificazione (99%)
elaborazione real-time
riconoscimento di sagome non numeriche
codice generato efficiente e portabile
robustezza dell’algoritmo (scaling dei target) e dell’architettura sviluppata (disconnessioni impreviste, watchdog e supervisori di sistema)
Eseguito il monitoraggio strutturale del Colosseo Monitoraggio del comportamento dinamico, come supporto alla definizione degli interventi di restauro e consolidamento dell’edificio. Per stabilire la portata del disturbo causato dal traffico nei dintorni dell'anfiteatro si utilizza il sistema di monitoraggio THOR.
La pagina di Shop Eyes è online Shop Eyes è un sistema semplice e compatto che permette il conteggio e il tracking dei volti presenti nell'area di interesse.
Servizi 
