Rilevazione di persone mediante scheletro 3D con telecamere di profondità

Sempre più spesso e sempre in più contesti la sicurezza è messa a rischio: la sicurezza delle persone, la sicurezza degli oggetti, la sicurezza degli ambienti. Al fine di garantire il massimo grado di sicurezza in tempo reale, vengono adottate misure sempre più avanzate e, in alcuni casi, anche costose e stringenti. Uno dei metodi più convenzionali per sorvegliare una scena o un ambiente all'interno del quale si vuole garantire la sicurezza in tempo reale, è quella d'installare dei dispositivi di videosorveglianza che catturano video 2D; ovvero, senza l'informazione sulla profondità. Questo tipo di approccio, nato ormai da diversi decenni, necessita di sempre più operatori al crescere del numero di videocamere installate. Con l'avvento dell'intelligenza artificiale è possibile automatizzare parte di questo lavoro, riuscendo a rilevare con un elevato grado di precisione eventuali anomalie, scene sospette ed eventi che potrebbero mettere a rischio la sicurezza della scena osservata. Una forte limitazione a tale approccio, però, è l'assenza dell'informazione relativa alla profondità all'interno della scena e, di conseguenza, l'assenza dell'informazione relativa alla profondità di oggetti e persone in essa presenti. Una possibile soluzione è quella di adottare nuovamente una strategia che faccia uso dell'intelligenza artificiale per ricavare tali informazioni. Questa tipologia di approccio però, in quest'ultimo caso, comporta uno svantaggio: l'imprecisione più o meno elevata sui valori di profondità. Quest'imprecisione è causata del fatto che si tratta di un'approssimazione ottenuta mettendo in correlazione la scena considerata con scene simili. Con questa tesi, si vuole dimostrare com'è possibile realizzare una soluzione di videosorveglianza 3D, che tenga conto della profondità grazie a un insieme di sensori hardware appositi, che sia in grado di rilevare più persone all'interno della scena osservata, che sia in grado di rilevare anomalie e comportamenti anomali, che sia di facile implementazione ed economicamente conveniente.