Un approccio deep learning-based per il conteggio di persone tramite videocamere low-cost in un contesto Smart Campus.

I più recenti progressi tecnologici hanno provocato una rapida evoluzione del settore delle tecnologie cosiddette Smart, che, ad oggi, vengono integrati in un vasto numero di sistemi. La diffusione di tali tecnologie non si è tuttavia limitata a dispositivi ed apparecchiature informatiche, ma ha coinvolto anche altri settori, come quello edilizio, la quale influenza ha dato vita al concetto di "smart building". Un edificio intelligente ha lo scopo di offrire ai suoi abitanti un elevato livello di comfort, creando un ecosistema in cui i vari dispositivi elettronici possono operare interagendo tra essi in completa autonomia, ponendo tuttavia una considerevole attenzione al fine di evitare sprechi e ridurre, quanto più possibile, l'impatto ambientale. Il campus di Cesena è stato costruito secondo questi principi e rappresenta il contesto all'interno del quale si è voluto sviluppare il seguente progetto: un sistema scalabile e a basso costo il quale scopo è quello di monitorare il livello di utilizzo delle aule attraverso il conteggio delle persone effettuato utilizzando dispositivi embedded a basso costo ed algoritmi di intelligenza arti�ficiale, tale sistema deve essere in grado di operare in piena autonomia e deve offrire, secondo parametri definiti all'interno dell'elaborato di tesi, un certo grado di affidabilità e attendibilità. L'obiettivo è stato raggiunto tramite l'utilizzo di telecamere collegate a dei single-board computer sul quale sono stati configurati algoritmi di intelligenza artificiale per il riconoscimento di persone, il sistema dispone inoltre di un'applicazione web server che permette di consultare i conteggi effettuati e di ricevere segnalazioni riguardanti eventuali malfunzionamenti.