Sistemi Informatici Mobili e Realtà Aumentata a supporto del lavoro cooperativo in scenari d'emergenza: studio e realizzazione di un caso applicativo

Scopo primario della tesi è studiare e progettare un sistema informatico che proponga un buon livello di innovazione tecnologica in relazione al contesto applicativo di riferimento, ovvero relativamente al supporto al lavoro cooperativo di operatori in scenari d'emergenza. In particolare, la tesi si concentra sul'ecosistema software che ruota attorno al singolo operatore con l'obiettivo di dotarlo di uno strumento informatico che gli consenta di avvalersi di un efficace ed efficiente supporto per l'esecuzione delle proprie azioni sul campo (in generale, per la prima assistenza ai pazienti, triage e monitoraggio di parametri vitali). A tal proposito, l'ambito tecnologico di riferimento è quello del Pervasive Mobile Computing, con specifico riferimento ai sistemi context-aware e a quelli con comportamenti fortemente autonomi. Inoltre, al fine di dotare l'operatore di un supporto per l'interazione con il sistema stesso in modalità hands-free, sono stati analizzati i dispositivi wearable di tipo "see-through"; in particolare, i recenti glasses per realtà aumentata. La progettazione del sistema e il conseguente sviluppo del prototipo (che implementa le caratteristiche più significative ed innovative), è stata guidata da un'ispirazione basata sul modello ad agenti (integrato a quello ad oggetti), rivisitando opportunamente l'utilizzo dei componenti offerti dalla tecnologia Android, al fine di ottenere un prodotto software robusto e modulare facilmente manutenibile ed estendibile. Infine, per garantire a ciascun operatore rapida fruibilità del sistema sono state sfruttate le potenzialità offerte dall'uso di smartcard NFC ed inoltre è stato progettato un protocollo di comunicazione ad hoc, basato su stack Bluetooth, per l'integrazione degli AR-Glasses all'intero sistema.

Segmentazione e categorizzazione di oggetti mediante immagini depth e deep learning

Questo lavoro è iniziato con uno studio teorico delle principali tecniche di classificazione di immagini note in letteratura, con particolare attenzione ai più diffusi modelli di rappresentazione dell’immagine, quali il modello Bag of Visual Words, e ai principali strumenti di Apprendimento Automatico (Machine Learning). In seguito si è focalizzata l’attenzione sulla analisi di ciò che costituisce lo stato dell’arte per la classificazione delle immagini, ovvero il Deep Learning. Per sperimentare i vantaggi dell’insieme di metodologie di Image Classification, si è fatto uso di Torch7, un framework di calcolo numerico, utilizzabile mediante il linguaggio di scripting Lua, open source, con ampio supporto alle metodologie allo stato dell’arte di Deep Learning. Tramite Torch7 è stata implementata la vera e propria classificazione di immagini poiché questo framework, grazie anche al lavoro di analisi portato avanti da alcuni miei colleghi in precedenza, è risultato essere molto efficace nel categorizzare oggetti in immagini. Le immagini su cui si sono basati i test sperimentali, appartengono a un dataset creato ad hoc per il sistema di visione 3D con la finalità di sperimentare il sistema per individui ipovedenti e non vedenti; in esso sono presenti alcuni tra i principali ostacoli che un ipovedente può incontrare nella propria quotidianità. In particolare il dataset si compone di potenziali ostacoli relativi a una ipotetica situazione di utilizzo all’aperto. Dopo avere stabilito dunque che Torch7 fosse il supporto da usare per la classificazione, l’attenzione si è concentrata sulla possibilità di sfruttare la Visione Stereo per aumentare l’accuratezza della classificazione stessa. Infatti, le immagini appartenenti al dataset sopra citato sono state acquisite mediante una Stereo Camera con elaborazione su FPGA sviluppata dal gruppo di ricerca presso il quale è stato svolto questo lavoro. Ciò ha permesso di utilizzare informazioni di tipo 3D, quali il livello di depth (profondità) di ogni oggetto appartenente all’immagine, per segmentare, attraverso un algoritmo realizzato in C++, gli oggetti di interesse, escludendo il resto della scena. L’ultima fase del lavoro è stata quella di testare Torch7 sul dataset di immagini, preventivamente segmentate attraverso l’algoritmo di segmentazione appena delineato, al fine di eseguire il riconoscimento della tipologia di ostacolo individuato dal sistema.

Progettazione ed Implementazione di un sistema di localizzazione di oggetti tramite Beacon

In questo elaborato viene descritto il funzionamento dei Beacon. Essi rappresentano un congegno che sfrutta la tecnologia Bluetooth 4.0, la quale, rispetto alle precedenti, si differenzia per alcune innovazioni apportate. Il loro utilizzo originario era rivolto al mondo del Mobile Advertising, ovvero l’invio di messaggi ad hoc agli utenti, sulla base di studi mirati a personalizzare un contenuto. Con lo scorrere del tempo invece si sono cercate nuove modalità d'uso in relazione al mondo da cui derivano: L'”Internet of Things” (IoT). Questa espressione descrive l'intento di dare vita agli oggetti. L'obiettivo di fondo è stato quello di delineare uno dei possibili casi d'uso. Nel concreto il sistema si prefigge, sfruttando l’interazione tra gli utenti, di monitorare la posizione in ambienti indoor di oggetti, usando il segnale RSSI dei Beacon ai quali sono associati, fornire l’aggiornamento dell’indirizzo in cui sono situati, visualizzabile sulle mappe Google con cui l’app è collegata, notificare ai proprietari gli eventuali ritrovamenti di uno di essi, rintracciare i dispositivi altrui. Prima di ciò, si è svolta un'analisi inerente le prestazioni che i Beacon sono in grado di offrire, in condizioni normali, prestando attenzione ad alcuni parametri come: frequenza di trasmissione (l’intervallo entro il quale vengono emessi segnali), il periodo di scansione (l’effettivo periodo di attività), più un’altra serie di risultati acquisiti durante l'esecuzione di alcuni esperimenti.

Progetto e sviluppo di un middleware per l’interfacciamento di sensori per la domotica in ambiente Java

La diffusione di soluzioni domotiche dipende da tecnologie abilitanti che supportino la comunicazione tra i numerosi agenti delle reti. L’obiettivo della tesi è progettare e realizzare un middleware per sensori distribuiti Java-based chiamato SensorNetwork, che permetta ad un agente domotico di effettuare sensing sull’ambiente. Le funzionalità principali del sistema sono uniformità di accesso a sensori eterogenei distribuiti, alto livello di automazione (autoconfigurazione e autodiscovery dei nodi), configurazione a deployment time, modularità, semplicità di utilizzo ed estensione con nuovi sensori. Il sistema realizzato è basato su un’architettura a componente-container che permette l’utilizzo di sensori all’interno di stazioni di sensori e che supporti l’accesso remoto per mezzo di un servizio di naming definito ad-hoc.

Modelli di traffico per la formazione della congestione su una rete stradale

A partire dagli anni ’50 furono sviluppati numerosi modelli con l’intento di studiare i fenomeni connessi al traffico. Alcuni di essi riuscirono non solo a spiegare i fenomeni per i quali erano stati ideati ma misero in evidenza altre caratteristiche tipiche dei sistemi dinamici, come la presenza di cicli di isteresi e cambiamenti nella distribuzione dei tempi di percorrenza in situazioni di congestione. Questo lavoro si propone di verificare la validità di un modello semplificato ideato per mettere in luce i comportamenti tipici di un sistema di traffico, in particolare le congestioni che si vengono a creare sulla rete stradale. Tale modello è stato implementato per mezzo della libreria C++ Traffic Flow Dynamics Model, reperibile al link https://github.com/Grufoony/TrafficFlowDynamicsModel. Ai fini dello studio sono stati utilizzati i Diagrammi Fondamentali Macroscopici, particolari diagrammi che mettono in relazione gli osservabili principali di un network stradale quali velocità, densità e flusso. Variando il carico immesso nella rete stradale è stato possibile studiare il sistema in diversi regimi: carico costante, carico piccato e carico periodico. Mediante questi studi sono emerse diverse proprietà tipiche di ogni regime e, per alcuni di essi, è stata verificate e giustificate la presenza di uno o più cicli di isteresi. In ultimo è stata effettuata una breve analisi ad-hoc volta a evidenziare i cambiamenti nella distribuzione dei tempi di percorrenza in relazione al regime di traffico considerato.

Innovative layout design and radiated harmonic analysis for advanced frequency-diverse array solutions

Wireless power transfer is becoming a crucial and demanding task in the IoT world. Despite the already known solutions exploiting a near-field powering approach, far-field WPT is definitely more challenging, and commercial applications are not available yet. This thesis proposes the recent frequency-diverse array technology as a potential candidate for realizing smart and reconfigurable far-field WPT solutions. In the first section of this work, an analysis on some FDA systems is performed, identifying the planar array with circular geometry as the most promising layout in terms of radiation properties. Then, a novel energy aware solution to handle the critical time variability of the FDA beam pattern is proposed. It consists on a time-control strategy through a triangular pulse, and it allows to achieve ad-hoc and real time WPT. Moreover, an essential frequency domain analysis of the radiating behaviour of a pulsed FDA system is presented. This study highlights the benefits of exploiting the intrinsic pulse harmonics for powering purposes, thus minimising the power loss. Later, the electromagnetic design of a radial FDA architecture is addressed. In this context, an exhaustive investigation on miniaturization techniques is carried out; the use of multiple shorting pins together with a meandered feeding network has been selected as a powerful solution to halve the original prototype dimension. Finally, accurate simulations of the designed radial FDA system are performed, and the obtained results are given.

Tecniche innovative microbiome-based per il recupero della vongola comune nelle aree ad alta mortalità nell’area FLAG dell’Emilia Romagna

Negli ultimi decenni sono state registrate preoccupati fenomeni di mortalità della vongola Chamelea gallina, in particolare nell’area costiera emiliano-romagnola e di cui non sono ancora state chiarite le cause. Il presente studio si è occupato di caratterizzare la comunità microbica associata alla vongola nella ghiandola digestiva, utilizzando il sequenziamento della regione ipervariabile V3-V4 del gene rRNA 16S, al fine di individuare fenomeni di disbiosi in aree ad elevata mortalità. Sono state quindi esplorate le variazioni stagionali (da luglio a novembre) nella struttura del microbiota della vongola e nell'ecosistema microbico dell'acqua di mare circostante, in quattro siti scelti ad hoc, secondo un gradiente di incidenza storica di mortalità, da Nord a Sud, tra le aree di Ravenna e Rimini. Lo stato di salute della vongola e del suo microbiota associato sono stati esplorati tramite, rispettivamente, l’indice di condizione e lo studio mediante NGS della composizione dell’ecosistema microbico intestinale. I nostri dati, sebbene preliminari, dimostrano come tra le aree Nord e Sud ci sia un comportamento differente e reciproco relativamente all’andamento stagionale dei valori di diversità interna (alfa) al microbiota della vongola, che si riduce dall’estate all’autunno nelle aree Nord (Ravenna e Lido di Savio), mentre aumenta - nello stesso periodo di tempo - nelle aree Sud (Rimini e Cesenatico). A conferma dei dati di alfa diversità, l’analisi mediante PCoA delle variazione del microbiota della vongola tra i quattro siti di indagine stratificate per stagione, dimostrano profonde differenze tra i due estremi nord-sud. In particolare, l’analisi integrata dei dati storici di produttività, indice di condizione e dinamica del microbiota della g.d. ci ha consentito di discriminare cinque famiglie microbiche come potenziali Growth Promoting Bacteria, poiché associate ad un picco di indice di condizione che si registra nelle aree a bassa mortalità, nel mese di settembre.