Castellucci, Lucia
 
(2023)
Deep Learning e Smart Tourism: Riconoscimento di beni culturali con Reti Neurali Convoluzionali.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena, Documento ad accesso riservato.
  
 
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
  
    
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      Abstract
      L'Europa è la prima destinazione turistica a livello mondiale. Infatti, l'industria del turismo rappresenta il 10% del suo PIL. In Italia, il PIL generato dal turismo arriva sino al 13%, superando la media Europea. Poiché il settore turistico mantenesse la sua competitività, negli anni sono state attuate politiche di rinnovamento e digitalizzazione del turismo finanziate a livello Europeo e Nazionale. Tuttavia, la gestione effettiva delle risorse stanziate per la realizzazione delle iniziative viene delegata alle Regioni, previa una regolamentazione delle iniziative. In questo contesto si inserisce il progetto di Casa Bufalini, che, promosso dal Comune di Cesena e finanziato dalla Regione Emilia-Romagna, mira ad incentivare il turismo nel territorio cesenate. Tale obiettivo è stato perseguito grazie alla realizzazione, da parte di Romagna Tech Scpa, di un’applicazione che permette all'utente di navigare tramite lo smartphone per le vie di Cesena, guidato da percorsi tematici presentati in modalità gaming. Tale modalità consiste nella possibilità per l’utente di ricevere indizi inerenti al punto di interesse successivo previsto dal percorso scelto, per poi permettergli di scattare una foto al luogo individuato ed essere ricompensato nel caso in cui quest’ultimo corrisponda al punto di interesse suggerito. Si è dunque rivelato necessario disporre di uno strumento di riconoscimento delle immagini per lo sviluppo dell’applicazione. Una prima versione di tale tecnologia era già stata realizzata tramite lo sviluppo di una Convolutional Neural Network, la quale necessitava di essere ampliata e integrata in un algoritmo di riconoscimento completo, poiché era in grado di riconoscere unicamente tre punti di interesse. Il progetto di tesi è stato dunque realizzato a tale scopo, in collaborazione con Romagna Tech. Per poterlo realizzare si sono utilizzati strumenti avanzati riconducibili all’ambito del Deep Learning, a sua volta una branchia dell'Intelligenza Artificiale.
     
    
      Abstract
      L'Europa è la prima destinazione turistica a livello mondiale. Infatti, l'industria del turismo rappresenta il 10% del suo PIL. In Italia, il PIL generato dal turismo arriva sino al 13%, superando la media Europea. Poiché il settore turistico mantenesse la sua competitività, negli anni sono state attuate politiche di rinnovamento e digitalizzazione del turismo finanziate a livello Europeo e Nazionale. Tuttavia, la gestione effettiva delle risorse stanziate per la realizzazione delle iniziative viene delegata alle Regioni, previa una regolamentazione delle iniziative. In questo contesto si inserisce il progetto di Casa Bufalini, che, promosso dal Comune di Cesena e finanziato dalla Regione Emilia-Romagna, mira ad incentivare il turismo nel territorio cesenate. Tale obiettivo è stato perseguito grazie alla realizzazione, da parte di Romagna Tech Scpa, di un’applicazione che permette all'utente di navigare tramite lo smartphone per le vie di Cesena, guidato da percorsi tematici presentati in modalità gaming. Tale modalità consiste nella possibilità per l’utente di ricevere indizi inerenti al punto di interesse successivo previsto dal percorso scelto, per poi permettergli di scattare una foto al luogo individuato ed essere ricompensato nel caso in cui quest’ultimo corrisponda al punto di interesse suggerito. Si è dunque rivelato necessario disporre di uno strumento di riconoscimento delle immagini per lo sviluppo dell’applicazione. Una prima versione di tale tecnologia era già stata realizzata tramite lo sviluppo di una Convolutional Neural Network, la quale necessitava di essere ampliata e integrata in un algoritmo di riconoscimento completo, poiché era in grado di riconoscere unicamente tre punti di interesse. Il progetto di tesi è stato dunque realizzato a tale scopo, in collaborazione con Romagna Tech. Per poterlo realizzare si sono utilizzati strumenti avanzati riconducibili all’ambito del Deep Learning, a sua volta una branchia dell'Intelligenza Artificiale.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Castellucci, Lucia
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Turismo,Turismo 4.0,Smart Tourism,Turismo Intelligente,UE,Smart City,Città Intelligente,Big Data,Gamification,AI,Artificial Intelligence,Intelligenza Artificiale,ML,Machine Learning,Apprendimento Automatico,DL,Deep Learning,Apprendimento Profondo,NN,ANN,Neural Networks,Reti Neurali,Convolutional Neural Network,Reti Neurali Convoluzionali
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          17 Marzo 2023
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
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      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Castellucci, Lucia
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Turismo,Turismo 4.0,Smart Tourism,Turismo Intelligente,UE,Smart City,Città Intelligente,Big Data,Gamification,AI,Artificial Intelligence,Intelligenza Artificiale,ML,Machine Learning,Apprendimento Automatico,DL,Deep Learning,Apprendimento Profondo,NN,ANN,Neural Networks,Reti Neurali,Convolutional Neural Network,Reti Neurali Convoluzionali
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          17 Marzo 2023
          
        
      
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