Gli obiettivi

• realizzare un sistema per il riconoscimento automatico di persone in ambiente non strutturato e condizioni di luce non controllata;

• individuare e gestire situazioni di interesse (affollamento, code, percorsi preferenziali);

• monitorare l'affluenza delle persone e rendicontare, mediante grafici sintetici, i dati significativi per il supporto alle attività di previsione degli accessi;

• adottare telecamere digitali per non impegnare i canali analogici dei concentratori utilizzati per l'ordinaria videosorveglianza dell'ambiente.

La soluzione

È stato progettato un algoritmo multilivello in ambiente MATLAB/Simulink che effettua il monitoraggio di un’area.
Tale algoritmo si basa su tecniche di image analysis and processing (denoising, lens undistortion, foreground segmentation, shadow subtraction), sensor fusion (multi-camera interaction, 3d world reconstruction), labeling (Kalman filter, feature extraction) e sensor analysis (camera curve identification, high dynamic range imaging).

Per ottenere il massimo delle prestazioni, dopo il rapid prototyping dell'algoritmo, lo stesso è stato testato e compilato tramite il Real-Time Workshop per generare codice C++ che viene eseguito in ambiente GNU/Linux.
Ulteriori algoritmi di taratura automatica permettono al sistema di configurarsi con un minimo intervento da parte di personale tecnico non qualificato.

I risultati

• elevato frame rate di elaborazione

• fino a 200 dB di Dynamic Range

• riconoscimento accurato e robusto

• dual camera per una maggiore robustezza

• codice generato efficiente e portabile

• riconoscimento zone affollate e code

• tracking dei percorsi effettuati

• statistiche di accesso