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L’obiettivo del progetto eSERVANT è lo sviluppo di un sistema di analisi, monitoraggio e raccomandazione di persone in occasione di eventi che si svolgono in grandi strutture quali arene, centri convegno e stadi. Al MICC sono in carico i moduli di computer vision per il rilevamento del comportamento delle persone e delle situazioni anomale, l’analisi dei flussi, e la profilazione utente ai fini di raccomandazione.
L’obiettivo del progetto eSERVANT è la progettazione e lo sviluppo di un sistema per l’analisi, il monitoraggio ed il social networking delle persone in grandi strutture quali arene, centri convegno e stadi. Si tratta di situazioni nelle quali le persone sono connesse da interessi similari, come ad un concerto o ad un evento sportivo, e dove i comportamenti possono essere influenzati e possono influenzare gli altri presenti e la loro mobilità. Il MICC in particolare si sta occupando del tracciamento delle persone, dell’analisi dei flussi e del rilevamento di anomalie. L’idea principale del progetto è quella di usare algoritmi avanzati di computer vision per monitorare la mobilità delle persone in un ambiente affollato. La profilazione utente è usata per connettere e suggerire contenuti attraverso una applicazione mobile.
Nel corso del progetto sono state completate le attività relative ai tre moduli principali in carico al MICC:
Modulo di Video Analisi: il modulo fornisce funzioni nell’ambito di alcuni scenari applicativi: stima dei flussi di persone, predizione di traiettorie e rilevazione di anomalie. Attraverso l’utilizzo di telecamere si predirà il comportamento delle persone all’interno della struttura. Il modulo di instradamento indoor sarà così informato in modo da evitare code e assembramenti. Il rilevamento di anomalie, che utilizza le telecamere installate nella struttura al fine di creare un modello del comportamento tipico delle persone, consente di adempiere alle ulteriori funzioni di sicurezza.
Modulo di Social Networking: sono state definite le principali funzioni di social networking disponibili nell’app finale; sono stati progettati e realizzati scenari applicativi che fanno uso di servizi di estrazione dati dalle piattaforme sociali Facebook, Twitter e Instagram associate a ciascun utente. Attraverso l’app sono fornite raccomandazioni di utenti per gruppi di attività pre e post evento (con particolare attenzione alla similarità fra utenti) e per car sharing (dove si tiene in maggior conto la posizione geografica e le informazioni di sensing per ciascun partecipante all’evento).
Modulo di instradamento indoor: sono stati testati vari software per la mappatura e l’instradamento di luoghi indoor: google maps indoor, servizi Saas di terze parti, soluzioni open-source. Abbiamo identificato, installato e modificato una piattaforma open-source che consente l’instradamento multilivello, e la visualizzazione di mappe e percorsi. Il modulo mette a disposizione una APIs per le integrazioni di sistema, offrendo la possibilità di gestire più edifici e stanze. Metodi di ottimizzazione e gestione dei percorsi sono stati progettati e realizzati in modo da considerare i dati provenienti dal modulo di visione.
