Localizzazione 3D in tempo reale di persone utilizzando singola vista statica

L'algoritmo proposto in questa Tesi utilizza una sola videocamera, statica e calibrata, per la localizzazione 3D in tempo reale di persone in ambiente indoor: alla fine dell'elaborazione di ogni frame si vogliono ottenere le stime della posizione e del volume occupato da ciascuna persona inquadrata dalla videocamera tramite il parallelepipedo rettangolo minimo che la contiene. Per ottenerlo, è necessario stabilire un metodo di rappresentazione geometrica tridimensionale delle persone compatibile con il modello di proiezione a vista singola ottenuto dalla calibrazione. Il solido che meglio si presta a modellare una persona, visibile da una sola prospettiva, è il cilindro circolare. I parametri di ogni cilindro devono essere trovati mediante i costrutti geometrici forniti dalla calibrazione, utili a convertire le coordinate "immagine" in coordinate "mondo". La metodologia più compatibile con l'estrazione in tempo reale di feature significative sul piano immagine prevede l'utilizzo di algoritmi euristici, i quali però non consentono di associare immediatamente una semantica alle feature. Estrazione, segmentazione e proiezione delle feature sono quindi i tre problemi principali da risolvere sequenzialmente in ogni frame per poter raggiungere il risultato finale. Per affrontarli, è stata utilizzata una pipeline in tre fasi che affina progressivamente i dati trattati al fine di trovare le rappresentazioni tridimensionali di persone a partire da semplici valori RGB di pixel. In particolare, il metodo prevede una fase iniziale di selezione delle regioni significative dell’immagine, seguita dalla segmentazione bidimensionale delle persone e da una successiva ricostruzione 3D basata sui dati di calibrazione e su tecniche consolidate della geometria proiettiva. Grazie a questo approccio, test estensivi dimostrano che è possibile stimare le bounding box 3D per ciascuna persona segmentata, operando nel rispetto dei vincoli di funzionamento in tempo reale.