Sistema di visione stereo su architettura ZYNQ

Lo scopo della tesi è creare un’architettura in FPGA in grado di ricavare informazioni 3D da una coppia di sensori stereo. La pipeline è stata realizzata utilizzando il System-on-Chip Zynq, che permette una stretta interazione tra la parte hardware realizzata in FPGA e la CPU. Dopo uno studio preliminare degli strumenti hardware e software, è stata realizzata l’architettura base per la scrittura e la lettura di immagini nella memoria DDR dello Zynq. In seguito l’attenzione si è spostata sull’implementazione di algoritmi stereo (rettificazione e stereo matching) su FPGA e nella realizzazione di una pipeline in grado di ricavare accurate mappe di disparità in tempo reale acquisendo le immagini da una camera stereo.

Mongodb tra i database non relazionali - focus su Map-Reduce e gestione della memoria

Panoramica delle caratteristiche dei database NoSQL, con dettaglio su MongoDB: filosofia di progettazione, modello dei dati, indicizzazione, algoritmo Map-Reduce e gestione della memoria.

Metodi di map-matching per l'identificazione degli itinerari dei ciclisti

Negli ultimi anni si è assistito al considerevole aumento della disponibilità di dati GPS e della loro precisione, dovuto alla diffusione e all’evoluzione tecnologica di smartphone e di applicazioni di localizzazione. Il processo di map-matching consiste nell’integrare tali dati - solitamente una lista ordinata di punti, identificati tramite coordinate geografiche ricavate mediante un sistema di localizzazione, come il GPS - con le reti disponibili; nell’ambito dell’ingegneria dei trasporti, l’obiettivo è di identificare il percorso realmente scelto dall’utente per lo spostamento. Il presente lavoro si propone l’obiettivo di studiare alcune metodologie di map-matching per l’identificazione degli itinerari degli utenti, in particolare della mobilità ciclabile. Nel primo capitolo è esposto il funzionamento dei sistemi di posizionamento e in particolare del sistema GPS: ne sono discusse le caratteristiche, la suddivisione nei vari segmenti, gli errori di misurazione e la cartografia di riferimento. Nel secondo capitolo sono presentati i vari aspetti del procedimento di map-matching, le sue principali applicazioni e alcune possibili classificazioni degli algoritmi di map-matching sviluppati in letteratura. Nel terzo capitolo è esposto lo studio eseguito su diversi algoritmi di map-matching, che sono stati testati su un database di spostamenti di ciclisti nell’area urbana di Bologna, registrati tramite i loro smartphone sotto forma di punti GPS, e sulla relativa rete. Si analizzano altresì i risultati ottenuti in un secondo ambiente di testing, predisposto nell’area urbana di Catania, dove sono state registrate in modo analogo alcune tracce di prova, e utilizzata la relativa rete. La comparazione degli algoritmi è eseguita graficamente e attraverso degli indicatori. Vengono inoltre proposti e valutati due algoritmi che forniscono un aggiornamento di quelli analizzati, al fine di migliorarne le prestazioni in termini di accuratezza dei risultati e di costo computazionale.