L'obiettivo del progetto è l'impiego di soluzioni AI, con lo scopo di analizzare flussi video catturati da droni in volo, per la segmentazione e classificazione di veicoli/oggetti appartenenti a classi diverse. Il percorso di volo del drone è ottimizzato variando i parametri di acquisizione video e di quelli di trasmissione radio, al fine di conservare autonomia energetica sufficiente a portare a termine la missione.

Il vantaggio principale della tecnologia proposta risiede nel fatto di poter essere applicabile anche a flussi acquisiti da telecamere fisse. 
La tecnologia impiegata consente di compensare il movimento oggettivo della telecamera a bordo del drone.  Risulta particolarmente efficiente nella gestione delle occlusioni temporanee o sovrapposizione di oggetti in movimento.

I settori di potenziale applicazione sono: 

• settore dei trasporti 
• logistica 
• infrastrutture

Tra i possibili utenti troviamo: 

• operatori logistici
• terminalisti portuali
• municipalità
• forze dell’ordine

Possibilità di realizzare altre demo in ambienti rilevanti. Limitata potenzialità di brevettazione.

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Demo in laboratorio IoT DITEN UniGe.   
Demo progetto GSMART5G presso Città Metropolitana di Genova su infrastrutture stradali.

Siti web:

• diten.unige
• unige.laboratories

Sistema simulato in laboratorio su dataset video open e su sequenze ad hoc (TRL 3-4)

Responsabile scientifico

Prof. Fabio Lavagetto

Informazioni

Servizio per il trasferimento tecnologico e delle conoscenze
Settore valorizzazione della ricerca, trasferimento tecnologico e rapporti con le imprese
trasferimentotecnologico@unige.it
tel. 010 2095922