Implementazione di un algoritmo di navigazione autonoma di alto livello e sviluppo software di una Control Ground Station

Caratteristiche hardware di un rover terrestre (progetto SHERPA). Implementazione tramite il framework ROS di un algoritmo di alto livello di navigazione autonoma basato su due possibili algoritmi di basso livello: LOS (Lightweight Object Streaming developed by BlueBotics) o Navigation Stack. Sviluppo di una Control Ground Station (Java) basata su: protocollo SSH2 oppure sfruttando la libreria LOS.

Una piattaforma per la localizzazione indoor tramite crowdsensing

Questo elaborato studia e analizza il comportamento di tre algoritmi di base per quanto riguarda la localizzazione indoor e in particolare la tecnica del fingerprint. L'elaborato include l'analisi di come l'eterogeneita dei dispositivi possa influenzare gli algoritmi e la loro accuratezza nel produrre il risultato. Si include inoltre l'analisi dello stato dell'arte la progettazione e lo sviluppo di un'applicazione Android e di un web service. L'illustrazione dei test effettuati e le considerazioni finali concludono la tesi.

Progettazione ed implementazione di un sistema di navigazione in realtà aumentata per motocicli

Questa tesi ha l'obiettivo di mostrare i fondamenti per lo sviluppo di un sistema di navigazione per caschi motociclistici in realtà aumentata. L'applicazione implementata sfrutta i concetti principali di realtà aumentata sensor based, cioè basata su geo-localizzazione, al fine di fornire i dati di interesse all'interno del campo visivo del guidatore. Lo scopo del progetto è di realizzare un sistema in grado di interagire con l'utente attraverso i suoi movimenti, e rendere fruibili le informazioni riguardanti la navigazione all'interno di un casco. Non sono pochi i vantaggi che questi strumenti potrebbero introdurre nella guida veicolare, anche in ambito di sicurezza stradale. Infatti, in questo modo, l'utilizzatore del casco non sarà più costretto a distrarsi dalla guida per consultare le informazioni del percorso da seguire, ma avrà la possibilità di vederle proiettate direttamente all'interno del suo campo visivo. Tutte le informazioni che oggi siamo abituati a ricevere da un comune navigatore satellitare (o dal nostro smartphone), saranno disponibili nella visione reale del mondo che ci circonda in modo rapido e intuitivo. Si è scelto di utilizzare Android come sistema operativo per lo sviluppo del sistema, utilizzando la libreria droidAR per la realtà aumentata.

Sviluppo e analisi di un algoritmo parallelo di riconoscimento di oggetti in immagini

Implementazione sequenziale e parallela dell'algoritmo Evolution Constructed feature per il riconoscimento di oggetti in immagini. Analisi dei risultati ottenuti dall'algoritmo tramite la precision e la recall. Confronto dei tempi di esecuzione delle due versioni dell'algoritmo al fine di valutare gli effettivi guadagni ottenuti tramite la parallelizzazione.

Riconoscimento gesti applicato alla Realtà Virtuale

Realizzazione di un software che utilizza la realtà virtuale unitamente al riconoscimento gesti. Si tratta nello specifico di un programma che permette all’utilizzatore, dotato di un paio di occhiali per la visione stereoscopica, la possibilità di muoversi all’interno di un mondo virtuale. Lo spostamento nell’ ambiente realizzato avviene mediante l'impiego di una cyclette, affinchè la sensazione finale per l'utente sia quella di muoversi lungo un percorso su di una bicicletta. A tale proposito viene illustata la realizzazione della pedalata rilevata attraverso un sensore in grado di registrare i movimenti della gamba. succesivamente i dati analizzati saranno impiegati per riconoscere il gesto specifico del movimento in questione, in modo tale da fornire la spinta necessaria a spostarsi nell'ambiente virtuale. L’elaborato si compone di una trattazione teorica degli argomenti, resa necessaria per la progettazione; e di una dettagliata illustrazione delle scelte effettuate nella fase di realizzazione del software. In conclusione vengono accennati i possibili sviluppi futuri, partendo dalla consapevolezza della possibilità di eventuali miglioramenti al software stesso.

Valutazione sperimentale degli effetti della pressione d'iniezione dell'AdBlue sull'efficienza di abbattimento degli NOx nei sistemi SCR

In questo lavoro vengono indagati i benefici dell’aumento della pressione d’iniezione dell’AdBlue nei sistemi SCR. Dopo aver esposto le ipotesi teoriche a supporto della tesi, si passa all’allestimento del veicolo dimostrativo impiegato per l’attività sperimentale. In questa fase viene illustrato tutto il processo di preparazione, che comprende: la messa a punto del circuito idraulico, la caratterizzazione degli iniettori impiegati, la strumentazione della linea di scarico, e il software INCA impiegato per il comando delle centraline. Dopodiché vengono descritti nel dettaglio i test, condotti con il veicolo sperimentale, sul banco a rulli. Attraverso le prove, eseguite su due differenti punti motore, si è potuto dimostrare l’effettivo aumento di efficienza di abbattimento degli NOx, da parte del sistema SCR, all’aumentare della pressione d’iniezione dell’AdBlue. Inoltre si hanno effetti positivi anche in merito al fenomeno dell’ammonia slip, che viene sensibilmente ridotto ai livelli di pressione più alti.

Riconoscimento delle emozioni tramite strumentazione per EEG

Lo scopo di questa trattazione è quindi di illustrare il lavoro svolto nel tentativo di classificare le reazioni emozionali ad immagini con una forte carica emozionale, sia positiva che negativa. A tale scopo sono stati acquisiti i segnali EEG di diversi soggetti durante l’esposizione ad immagini di vario contenuto, insieme alla loro reazione dichiarata alle immagini stesse. Queste sono state immagazzinate, elaborate utilizzando diversi metodi di estrazione delle informazioni, ed infine si è tentato di effettuare un riconoscimento di pattern sui segnali tramite algoritmi di apprendimento supervisionato; i dati sono stati quindi divisi tra dati di “training”, utilizzati per la strutturazione dell’algoritmo, e dati di test, necessari per la verifica dell’affidabilità dell’algoritmo.

Sviluppo di un sistema di riconoscimento di immagini contenenti volti morphed

La tesi descrive lo sviluppo di un sistema di rilevamento di immagini di volto sottoposte a morphing.

Progettazione e implementazione di una applicazione didattica interattiva per il riconoscimento di oggetti basata sull'algoritmo SIFT

Nell'elaborato viene introdotto l'ambito della Computer Vision e come l'algoritmo SIFT si inserisce nel suo panorama. Viene inoltre descritto SIFT stesso, le varie fasi di cui si compone e un'applicazione al problema dell'object recognition. Infine viene presentata un'implementazione di SIFT in linguaggio Python creata per ottenere un'applicazione didattica interattiva e vengono mostrati esempi di questa applicazione.

Navigazione di articoli scientifici e citazioni: un ambiente scalabile e flessibile

Questo lavoro di tesi si concentra sulle estensioni apportate a BEX (Bibliographic Explorer), una web app finalizzata alla navigazione di pubblicazioni scientifiche attraverso le loro citazioni. Il settore in cui si colloca è il Semantic Publishing, un nuovo ambito di ricerca derivato dall'applicazione delle tecnologie del Semantic Web allo Scholarly Publishing, che ha come scopo la pubblicazione di articoli accademici a cui vengono associati metadati semantici. BEX nasce all'interno del Semantic Lancet Project del Dipartimento di Informatica dell'Università di Bologna, il cui obiettivo è costruire un Linked Open Dataset di pubblicazioni accademiche, il Semantic Lancet Triplestore (SLT), e fornire strumenti per la navigazione ad alto livello e l'uso approfondito dei dati in esso contenuti. Gli scholarly Linked Open Data elaborati da BEX sono insiemi di triple RDF conformi alle ontologie SPAR. Originariamente BEX ha come backend il dataset SLT che contiene metadati relativi alle pubblicazioni del Journal Of Web Semantics di Elsevier. BEX offre viste avanzate tramite un'interfaccia interattiva e una buona user-experience. L'utente di BEX è principalmente il ricercatore universitario, che per compiere le sue attività quotidiane fa largo uso delle Digital Library (DL) e dei servizi che esse offrono. Dato il fermento dei ricercatori nel campo del Semantic Publishing e la veloce diffusione della pubblicazione di scholarly Linked Open Data è ragionevole pensare di ampliare e mantenere un progetto che possa provvedere al sense making di dati altrimenti interrogabili solo in modo diretto con queries SPARQL. Le principali integrazioni a BEX sono state fatte in termini di scalabilità e flessibilità: si è implementata la paginazione dei risultati di ricerca, l'indipendenza da SLT per poter gestire datasets diversi per struttura e volume, e la creazione di viste author centric tramite aggregazione di dati e comparazione tra autori.

Implementazione e valutazione delle prestazioni di algoritmi di localizzazione Indoor basati su dispositivi Beacon

Questo elaborato di tesi ha lo scopo di illustrare un'applicazione realizzata per dispositivi Android in grado di localizzare l'utente all'interno di un ambiente indoor sfruttando l'utilizzo dei Beacon e dare una valutazione dei risultati ottenuti. L'utente potrà registrare i dispositivi Beacon in suo possesso all'interno dell'applicazione, caricare la planimetria di un ambiente e configurarlo indicando esattamente quale Beacon si trova in una determinata posizione. Infine potrà scegliere quale tra i tre algoritmi implementati (Prossimità, Triangolazione e Fingerprinting) utilizzare per visualizzare la propria posizione sulla mappa. I tre algoritmi sono stati sottoposti a vari test che hanno permesso di analizzare le differenze tra di essi in termini di accuratezza e le performance generali dell'applicativo.

PARLEN: uno strumento modulare per l’analisi di articoli e il riconoscimento di entità

La tesi descrive PARLEN, uno strumento che permette l'analisi di articoli, l'estrazione e il riconoscimento delle entità - ad esempio persone, istituzioni, città - e il collegamento delle stesse a risorse online. PARLEN è inoltre in grado di pubblicare i dati estratti in un dataset basato su principi e tecnologie del Semantic Web.

Riconoscimento real-time di gesture tramite tecniche di machine learning

Il riconoscimento delle gesture è un tema di ricerca che sta acquisendo sempre più popolarità, specialmente negli ultimi anni, grazie ai progressi tecnologici dei dispositivi embedded e dei sensori. Lo scopo di questa tesi è quello di utilizzare alcune tecniche di machine learning per realizzare un sistema in grado di riconoscere e classificare in tempo reale i gesti delle mani, a partire dai segnali mioelettrici (EMG) prodotti dai muscoli. Inoltre, per consentire il riconoscimento di movimenti spaziali complessi, verranno elaborati anche segnali di tipo inerziale, provenienti da una Inertial Measurement Unit (IMU) provvista di accelerometro, giroscopio e magnetometro. La prima parte della tesi, oltre ad offrire una panoramica sui dispositivi wearable e sui sensori, si occuperà di analizzare alcune tecniche per la classificazione di sequenze temporali, evidenziandone vantaggi e svantaggi. In particolare, verranno considerati approcci basati su Dynamic Time Warping (DTW), Hidden Markov Models (HMM), e reti neurali ricorrenti (RNN) di tipo Long Short-Term Memory (LSTM), che rappresentano una delle ultime evoluzioni nel campo del deep learning. La seconda parte, invece, riguarderà il progetto vero e proprio. Verrà impiegato il dispositivo wearable Myo di Thalmic Labs come caso di studio, e saranno applicate nel dettaglio le tecniche basate su DTW e HMM per progettare e realizzare un framework in grado di eseguire il riconoscimento real-time di gesture. Il capitolo finale mostrerà i risultati ottenuti (fornendo anche un confronto tra le tecniche analizzate), sia per la classificazione di gesture isolate che per il riconoscimento in tempo reale.

Studio e sviluppo di un framework per il riconoscimento vocale nell'ambito di sistemi Hands-Free

Negli ultimi anni, l'avanzamento incredibilmente rapido della tecnologia ha portato allo sviluppo e alla diffusione di dispositivi elettronici portatili aventi dimensioni estremamente ridotte e, allo stesso tempo, capacità computazionali molto notevoli. Più nello specifico, una particolare categoria di dispositivi, attualmente in forte sviluppo, che ha già fatto la propria comparsa sul mercato mondiale è sicuramente la categoria dei dispositivi Wearable. Come suggerisce il nome, questi sono progettati per essere letteralmente indossati, pensati per fornire continuo supporto, in diversi ambiti, a chi li utilizza. Se per interagire con essi l’utente non deve ricorrere obbligatoriamente all'utilizzo delle mani, allora si parla di dispositivi Wearable Hands Free. Questi sono generalmente in grado di percepire e catture l’input dell'utente seguendo tecniche e metodologie diverse, non basate sul tatto. Una di queste è sicuramente quella che prevede di modellare l’input dell’utente stesso attraverso la sua voce, appoggiandosi alla disciplina dell’ASR (Automatic Speech Recognition), che si occupa della traduzione del linguaggio parlato in testo, mediante l’utilizzo di dispositivi computerizzati. Si giunge quindi all’obiettivo della tesi, che è quello di sviluppare un framework, utilizzabile nell’ambito dei dispositivi Wearable, che fornisca un servizio di riconoscimento vocale appoggiandosi ad uno già esistente, in modo che presenti un certo livello di efficienza e facilità di utilizzo. Più in generale, in questo documento si punta a fornire una descrizione approfondita di quelli che sono i dispositivi Wearable e Wearable Hands-Free, definendone caratteristiche, criticità e ambiti di utilizzo. Inoltre, l’intento è quello di illustrare i principi di funzionamento dell’Automatic Speech Recognition per passare poi ad analisi, progettazione e sviluppo del framework appena citato.

Valutazione delle performance di un algoritmo per la quantificazione della pressione portale epatica da ecografia con mezzo di contrasto

La misurazione del gradiente pressorio venoso (HVPG) viene utilizzata per diagnosticare la gravità della malattia del fegato ma si tratta di una pratica invasiva e che non può essere effettuata in tutti i pazienti. Per questo motivo sono state studiate nuove metodiche per riuscire ad analizzare la cirrosi, una tra le quali l’indagine ecografica. Un progetto in fase di svolgimento (progetto CLEVER) è stato avviato per riuscire a sviluppare, validare e trasferire nella pratica clinica un nuovo sistema basato sull'analisi di immagini ecografiche con mezzo di contrasto al fine di valutare la gravità della degenerazione della rete vascolare causata dalla cirrosi. L'obiettivo principale della ricerca è quello di sviluppare uno strumento completamente automatico per l'analisi in tempo reale della rete vascolare del fegato in grado di valutare la connettività vascolare e quantificare il grado di squilibrio della rete.