Copy-paste data augmentation for domain transfer on traffic signs

City streets carry a lot of information that can be exploited to improve the quality of the services the citizens receive. For example, autonomous vehicles need to act accordingly to all the element that are nearby the vehicle itself, like pedestrians, traffic signs and other vehicles. It is also possible to use such information for smart city applications, for example to predict and analyze the traffic or pedestrian flows. Among all the objects that it is possible to find in a street, traffic signs are very important because of the information they carry. This information can in fact be exploited both for autonomous driving and for smart city applications. Deep learning and, more generally, machine learning models however need huge quantities to learn. Even though modern models are very good at gener- alizing, the more samples the model has, the better it can generalize between different samples. Creating these datasets organically, namely with real pictures, is a very tedious task because of the wide variety of signs available in the whole world and especially because of all the possible light, orientation conditions and con- ditions in general in which they can appear. In addition to that, it may not be easy to collect enough samples for all the possible traffic signs available, cause some of them may be very rare to find. Instead of collecting pictures manually, it is possible to exploit data aug- mentation techniques to create synthetic datasets containing the signs that are needed. Creating this data synthetically allows to control the distribution and the conditions of the signs in the datasets, improving the quality and quantity of training data that is going to be used. This thesis work is about using copy-paste data augmentation to create synthetic data for the traffic sign recognition task.

Integration of Internet of Things and Cloud computing. A case study on vital signs monitoring.

Il progresso scientifico e le innovazioni tecnologiche nei campi dell'elettronica, informatica e telecomunicazioni, stanno aprendo la strada a nuove visioni e concetti. L'obiettivo della tesi è quello d'introdurre il modello del Cloud computing per rendere possibile l'attuale visione di Internet of Thing. Nel primo capitolo si introduce Ubiquitous computing come un nuovo modo di vedere i computer, cercando di fare chiarezza sulla sua definizione, la sua nascita e fornendo un breve quadro storico. Nel secondo capitolo viene presentata la visione di Internet of Thing (Internet delle “cose”) che si avvale di concetti e di problematiche in parte già considerate con Ubiquitous computing. Internet of Thing è una visione in cui la rete Internet viene estesa agli oggetti di tutti i giorni. Tracciare la posizione degli oggetti, monitorare pazienti da remoto, rilevare dati ambientali sono solo alcuni esempi. Per realizzare questo tipo di applicazioni le tecnologie wireless sono da considerare necessarie, sebbene questa visione non assuma nessuna specifica tecnologia di comunicazione. Inoltre, anche schede di sviluppo possono agevolare la prototipazione di tali applicazioni. Nel terzo capitolo si presenta Cloud computing come modello di business per utilizzare su richiesta risorse computazionali. Nel capitolo, vengono inizialmente descritte le caratteristiche principali e i vari tipi di modelli di servizio, poi viene argomentato il ruolo che i servizi di Cloud hanno per Internet of Thing. Questo modello permette di accelerare lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di Internet of Thing, mettendo a disposizione capacità di storage e di calcolo per l'elaborazione distribuita dell'enorme quantità di dati prodotta da sensori e dispositivi vari. Infine, nell'ultimo capitolo viene considerato, come esempio pratico, l'integrazione di tecnologie di Cloud computing in una applicazione IoT. Il caso di studio riguarda il monitoraggio remoto dei parametri vitali, considerando Raspberry Pi e la piattaforma e-Health sviluppata da Cooking Hacks per lo sviluppo di un sistema embedded, e utilizzando PubNub come servizio di Cloud per distribuire i dati ottenuti dai sensori. Il caso di studio metterà in evidenza sia i vantaggi sia le eventuali problematiche che possono scaturire utilizzando servizi di Cloud in applicazioni IoT.

ArtMap geo-social street art

Il progetto ArtMap! mette a disposizione un applicativo user, destinato agli utenti, che tramite una struttura a social network, propone una mappatura globale di street art. Viene messo a disposizione un archivio di informazioni, aggiornate direttamente dagli utenti, relative a opere ed artisti e la possibilità di creare itinerari personali. Inoltre, è stato sviluppato un applicativo di supporto per la convalidazione delle informazioni inserite dagli utenti, destinato ai gestori del database di informazioni.