Applicazioni di visione artificiale su smart camera

Negli ultimi anni si è grandemente diffuso l'utilizzo di dispositivi di acquisizione video per scopi di sorveglianza. Il loro numero, sempre in crescita, produce una enorme quantità di dati che in larga parte sono tuttoggi analizzati "a vista" dall'operatore umano, che è così costretto a compiti noiosi, gravosi e ripetitivi. L'esigenza di sistemi di analisi automatica dei video acquisiti da questi sensori è quindi sempre più sentita.


Nel tipico sistema di analisi per video sorveglianza, i flussi video raccolti dai sensori vengono trasmessi a un nodo concentratore dotato della capacità di calcolo necessaria all'analisi delle immagini. Questo pone diversi problemi legati alla necessità di comprimere, trasmettere e decomprimere i flussi video. In contrasto con questo approccio, recentemente sono state proposte soluzioni per l'analisi distribuita dei dati. In questo caso, ciò che viene trasmesso non è più l'intero video, quanto piuttosto l'informazione analitica che è il risultato della video analisi, con grande risparmio di banda trasmissiva. Il sensore diventa quindi “smart”, ovvero dotato di capacità di calcolo.


Questo talk affronta alcune delle problematiche che tipicamente si riscontrano nello sviluppare applicazioni di visione artificiale su piattaforme embedded. La discussione farà riferimento ad un caso d’uso reale: quello dello sviluppo di una applicazione conta-traffico sviluppata da Magenta srl per la piattaforma Camera Application Platform di Axis, leader mondiale nel settore delle telecamere e dei video-server IP.


Dopo una breve introduzione di carattere generale necessaria a contestualizzare la discussione, parleremo brevemente delle piattaforme di sviluppo attualmente disponibili, dei vincoli e dei limiti che esse pongono e di come questi problemi possono essere affrontati in riferimento allo specifico contesto applicativo dell’analisi dei flussi di traffico. I risultati che saranno presentati sono frutto dell’esperienza maturata da Magenta srl nell’ambito del progetto di ricerca europeo ERA-SME/ORUSSI.

Edizione 2012 nella track Auditorium.

Video di presentazione