Partendo da un’analisi di un algoritmo di video-tracking, abbiamo ricevuto, come output, un file. Questo file è stato ulteriormente partizionato per permettere di inserire i tag che vengono fuori dalle tecnologie semantiche.
Il file corredato con i tag semantici, ci viene dato come estensione rdf, che costituisce l'ontologia, dalla quale abbiamo, successivamente, sviluppato le queries.
abbiamo estratto informazioni concentrandoci sulle activity complesse, per risalire alle azioni salienti per quanto riguarda le situazioni di imminente pericolo, ad esempio, persone che attraversano, macchine che si spostano sulla strada, etc., le quali denotano una situazione di potenziale pericolo.
Inoltre, abbiamo rilevato anche situazioni pericolose già accadute (incidenti), ad esempio, macchine che decelerano, persone che camminano in gruppi, etc., in quanto ci possono essere persone che si raggruppano e soccorrono la vittima del sinistro stradale.
Partendo da una differenziazione, oramai assodata, fra progettazione sul versante della razionalità tecnica e quello della complessità è possibile sviluppare dei parallelismi con intelligenza artificiale e reti neurali.
Partendo da una differenziazione, oramai assodata, fra progettazione sul versante della razionalità tecnica e quello della complessità è possibile sviluppare dei parallelismi con intelligenza artificiale e reti neurali.
Esempio di progetto in Project Management per la progettazione di un sistema software
(WBS; aspetti di valutazione economica, finanziaria e del rischio; pianificazione e programmazione; contesto organizzativo e controllo; etc).
(Giugno, 2008)
Sviluppo in Java di un tool che sia di ausilio al programmatore permettendo la ricerca e l'inserimento di code pattern attraverso una specifica keyword.
Questo corso permette di:
- Sviluppare la conoscenza e le abilità richieste per superare la certificazione d’esame PMI-ACP® insieme al requisito dei 26 PDU
- Sviluppare una conoscenza lavorativa dei Principi Agile dei corsi SCRUM, KANBAN, XP e TDD
- Sviluppare la competenza di eseguire modelli di sviluppo multi iterativi per qualsiasi scala di progetti
- Sviluppare l’abilità di consegnare Storie promettenti molto rapidamente
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(Giugno, 2008)
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Questo corso permette di:
- Sviluppare la conoscenza e le abilità richieste per superare la certificazione d’esame PMI-ACP® insieme al requisito dei 26 PDU
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La scorsa edizione del Samsung Innovation Camp è stata un vero successo. Con il mio team “Green Innovation” ci siamo classificati secondi a un passo dalla vittoria. Ma la cosa che più mi è rimasta impressa è stata quella di riuscire a gestire un team multidisciplinare che ha saputo mettere in campo le proprie abilità nel modo più genuino possibile.
Quest’anno ho deciso di riprovarci (rivincita? ). Tantissimi nuovi temi trattati tra cui le tecnologie DARQ, blockchain, intelligenza artificiale, internet of things, realtà aumentata-virtuale-mista, big data, strategie digitali, marketing, 5G, trasformazione digitale.
- Didattica e tecnologie d'inclusione
- Fondamenti di pedagogia generale
- Fondamenti teorici antropologico-culturali per l'apprendimento
- I processi di sviluppo psico-affettivo
The context in which I decided to focus my project is linked to the historical and cultural heritage that gradually reveals itself increasingly abandoned and not valued. And this is a problem.
In particular, we refer to the <Rock Chapel "S.Vito" of Camerota, in the province of Salerno> which needs help to be known and appreciated.
The goal of safeguarding this chapel is certainly that of intervening in some way.
My idea was to develop an augmented reality application to attract more and more visitors and curious. The application, through the use of the smartphone camera, is able to display information of any type (text, audio, video, 2d and 3d models) using "target images" positioned outside and inside the chapel.
To test the application: https://github.com/michelepalumboAV/camerotAR
Social Responsability. Case study: Poste ItalianeMichele Palumbo
Description_project: con questo progetto siamo andati a esaminare quello che ad oggi risulta una pratica poco adottata dalle aziende: il bilancio sociale.
Le aziende che adottano questo approccio sociale acquistano un notevole vantaggio competitivo, nel medio-lungo termine.
È il caso di Poste Italiane che già da diversi anni è parte attiva nel sociale, acquisendo sempre più fiducia da parte dei vecchi e nuovi clienti.
I test sono basati su 5 aree sulle quali verrai valutato.
Digital IQ è un test scientifico elaborato con la collaborazione
dell’Università degli Studi di Milano Bicocca, psicologi e psicometristi.
Benessere digitale
Competenze per indirizzare l'uso del web verso obiettivi di benessere personale ed efficacia professionale. Si sonda la capacità di affrontare i problemi non convenzionali nell’utilizzo del digitale.
Sicurezza
Competenze per la protezione di situazioni che possono ledere la sicurezza come privacy, identità digitale, integrità dei dispositivi, protezione economica e dignità personale.
Creazione di contenuti digitali
Competenze e attitudini per la creazione e rielaborazione di contenuti nel web che rendono capace l’utente di essere un emittente e ricevente competente.
Comunicazione e collaborazione
Competenze e attitudini per una corretta comunicazione con gli altri nel mondo digitale: controllo dell'identità e gestione dei rapporti.
Informazione
Competenze e attitudini per la ricerca, selezione e valutazione delle informazioni sul web in relazione alla fonti. Comprensione dei legami tra queste e loro catalogazione.
This project involves the development of a mobile application to give decisional and behavioral support to a Leader who manages a team of people.
The application is divided into three parts:
- a first part provides an anonymous questionnaire that each team member must complete for the evaluation of their reference Leader,
- a second part provides a self-assessment questionnaire that the Leader must fill in with respect to his behavior towards the team,
- a third part concerns the matching of data between the assessment questionnaire of the team members and the Leader self-assessment questionnaire.
The results will provide:
- indications to the Leader on what behavioral aspects will have to improve,
- the level of maturity of the team members
An application to access to the main functionality of the "State and Location of Equipment and Material" project.
This has been build and designed for Android
It requires NFC to login to the application.
It requires a Camera to use the Barcode Scanner.
Thi application helps managing the Inbound and Outbound of equipment and material through the warehouses, to help managing orders and keeping trace of their location and status.
Mainly, this application innovation can be found through the preparation function for the batch to be shipped:
1) writing the information gained through the order management's functionality of the backoffice, about the order ID and the batches IDs;
2) scanning the product barcode;
3) pairing the serial gained previously with the batch NFC.
Then the flows of inbound and outbound are the classical flows: identification of the product, updating of the database, inserting them in their right location/ inside the track for the shipping.
Here you can see a little presentation about it:
https://www.slideshare.net/albertovolpe9/slem-status-and-location-of-materials-and-equipments
Following are the links of the source code of the apps:
https://github.com/TimeParadox89/SLEMapp
https://github.com/TimeParadox89/SLEMApp_Backoffice
https://github.com/TimeParadox89/SLEMApp-WriteToNFC
In questo progetto, dopo aver chiarito concetti basilari come quello di Impresa, Azienda e Società, presenteremo la nostra Start Up, la A & S ICT Solutions, che nasce con lo scopo di soddisfare appieno alcune esigenze presentate dal pubblico utilizzatore di app per dispositivi mobili e che al momento riteniamo non siano totalmente soddisfatte dai servizi già presenti sul mercato. In particolare opereremo nel settore della messaggistica istantanea.
Il presente lavoro sarà articolato in più parti.
In un primo momento saranno presentati i segni distintivi della nostra impresa.
Nella seconda parte sarà effettuata un’analisi di mercato del settore delle applicazioni, partendo dallo studio degli utilizzatori di dispositivi mobili e dell’uso che ne fanno.
La nostra app che prende il nome di “PMax” ovvero “Personalization Max” è un servizio di messaggistica che permetterà all’utente di personalizzarne la chat e la view.
Nella terza parte di questo progetto introdurremo i concetti di marketing strategico e marketing operativo in modo tale da chiarire come il nostro servizio dovrà e potrà posizionarsi sul mercato.
Stabilire il prezzo di vendita di un prodotto ha un’importanza fondamentale per ogni impresa, per tale ragione uno studio accurato riguardo la politica del prezzo vedremo che ci permetterà di stabilire tre tipologie di prezzi per la nostra app a seconda dell’anno di acquisto.
Oltre alla politica del prezzo è fondamentale prendere in esame una politica promozionale che ha come obiettivo non solo l’aumento delle vendite, ma anche la creazione di una migliore immagine dell’impresa e vedremo come la nostra scelta ricadrà sull' utilizzo dei social come mezzo di promozione e sul passaparola.
Per valutare i vincoli e le opportunità della nostra app verrà effettuata l’analisi SWOT.
È stata effettuata, infine, un’analisi dei costi che porta alla realizzazione, diffusione e al mantenimento della start-up.
In questo progetto, dopo aver chiarito concetti basilari come quello di Impresa, Azienda e Società, presenteremo la nostra Start Up, la A & S ICT Solutions, che nasce con lo scopo di soddisfare appieno alcune esigenze presentate dal pubblico utilizzatore di app per dispositivi mobili e che al momento riteniamo non siano totalmente soddisfatte dai servizi già presenti sul mercato. In particolare opereremo nel settore della messaggistica istantanea.
Il presente lavoro sarà articolato in più parti.
In un primo momento saranno presentati i segni distintivi della nostra impresa.
Nella seconda parte sarà effettuata un’analisi di mercato del settore delle applicazioni, partendo dallo studio degli utilizzatori di dispositivi mobili e dell’uso che ne fanno.
La nostra app che prende il nome di “PMax” ovvero “Personalization Max” è un servizio di messaggistica che permetterà all’utente di personalizzarne la chat e la view.
Nella terza parte di questo progetto introdurremo i concetti di marketing strategico e marketing operativo in modo tale da chiarire come il nostro servizio dovrà e potrà posizionarsi sul mercato.
Stabilire il prezzo di vendita di un prodotto ha un’importanza fondamentale per ogni impresa, per tale ragione uno studio accurato riguardo la politica del prezzo vedremo che ci permetterà di stabilire tre tipologie di prezzi per la nostra app a seconda dell’anno di acquisto.
Oltre alla politica del prezzo è fondamentale prendere in esame una politica promozionale che ha come obiettivo non solo l’aumento delle vendite, ma anche la creazione di una migliore immagine dell’impresa e vedremo come la nostra scelta ricadrà sull' utilizzo dei social come mezzo di promozione e sul passaparola.
Per valutare i vincoli e le opportunità della nostra app verrà effettuata l’analisi SWOT.
È stata effettuata, infine, un’analisi dei costi che porta alla realizzazione, diffusione e al mantenimento della start-up.
È un percorso di formazione realizzato da Samsung in partnership con Randstad e in collaborazione con un network di atenei italiani aperto agli studenti (laurea triennale e magistrale) e ai laureati degli atenei convenzionati.
Il corso ha l’obiettivo di unire competenze di
ELEMENTI DI BUSINESS, ELEMENTI DI DIGITAL MARKETING, COMUNICAZIONE, DATA ANALYTICS, IoT, CYBER SECURITY, CYBER EDUCATION E UN USO INNOVATIVO DELLE TECNOLOGIE.
[Presentation] MultiProject analysis with Critical Path MethodMichele Palumbo
This project has been developed to provide decision support to all Program managers who manage multiple projects with shared resources that are, of course, planned by the various project managers assigned. Therefore, there is a vertical communication between the Program Manager and the various reference project managers in which the latter give precisely the planning of their project to the program manager. The stage I decided to focus on is post planning. One of the most difficult problems to deal with is to manage human resources linked to multiple projects, and then shared resources. Then, you can analyse whether a given resource may be abnormally allocated across multiple projects, or if you are straddling multiple immediately subsequent critical tasks related to both the single project and the N-projects on which it is allocated. To try to solve these problems, I decided to develop a software by following the approach of data analysis through the Critical Path Method (CPM).
The tools used to develop the software are: Neo4j and PyCharm, languages: Cypher and Python, libraries: pandas and py2neo
[Document] MultiProject analysis with Critical Path MethodMichele Palumbo
This project has been developed to provide decision support to all Program managers who manage multiple projects with shared resources that are, of course, planned by the various project managers assigned. Therefore, there is a vertical communication between the Program Manager and the various reference project managers in which the latter give precisely the planning of their project to the program manager. The stage I decided to focus on is post planning. One of the most difficult problems to deal with is to manage human resources linked to multiple projects, and then shared resources. Then, you can analyse whether a given resource may be abnormally allocated across multiple projects, or if you are straddling multiple immediately subsequent critical tasks related to both the single project and the N-projects on which it is allocated. To try to solve these problems, I decided to develop a software by following the approach of data analysis through the Critical Path Method (CPM).
The tools used to develop the software are: Neo4j and PyCharm, languages: Cypher and Python, libraries: pandas and py2neo
The Italian economy is mainly based on tourism. In this regard, we have tried to enhance the most successful point, namely the artistic and cultural heritage, giving more attention to museums as a means of attracting tourists to discover our history, culture and tradition.
Day after day, the audience of cultural visitors has increased dramatically, attracting the attention of many companies in integrating computer technology with culture.
Our company, therefore, has thought to invest in this area by proposing a new product to the service of the museums to emphasize its works through augmented reality.
Augmented reality is taking away more and more foot, with the aim of enriching the experience of the user of an exhibition or of turning the streets into open-air museums.
When a visitor enters a museum, the AR can become the means to show the work in its context, provide important details to the user and allow the visualization of related works of art, creating real emotional paths.
The museum becomes, therefore, a real toy in scale 1:1 and the objects are no longer considered "relics" but assume a well-defined form thanks to their contextualization.
The target audience includes all age groups, involving both adults and children. And it is precisely in this area that augmented reality is proposed as a great help for the educational mission of the museums.
The Italian economy is mainly based on tourism. In this regard, we have tried to enhance the most successful point, namely the artistic and cultural heritage, giving more attention to museums as a means of attracting tourists to discover our history, culture and tradition.
Day after day, the audience of cultural visitors has increased dramatically, attracting the attention of many companies in integrating computer technology with culture.
Our company, therefore, has thought to invest in this area by proposing a new product to the service of the museums to emphasize its works through augmented reality.
Augmented reality is taking away more and more foot, with the aim of enriching the experience of the user of an exhibition or of turning the streets into open-air museums.
When a visitor enters a museum, the AR can become the means to show the work in its context, provide important details to the user and allow the visualization of related works of art, creating real emotional paths.
The museum becomes, therefore, a real toy in scale 1:1 and the objects are no longer considered "relics" but assume a well-defined form thanks to their contextualization.
The target audience includes all age groups, involving both adults and children. And it is precisely in this area that augmented reality is proposed as a great help for the educational mission of the museums.
Il progetto nasce dall’esigenza di coordinare un gruppo molto vasto di persone sparso sul territorio nazionale in caso di attacchi terroristici da parte di enti conosciuti o sconosciuti. Sono state intervistate varie associazioni umanitarie ai fini di capire il loro modo di operare nel caso in cui ci fosse una crisi “anomala” che potrebbe arrecare seri danni alla popolazione come, ad esempio, l’attacco da parte di una razza aliena, un ipotetico “giorno del giudizio” con zombie oppure, restando con i piedi per terra, anche un attacco terroristico a scopo politico o insurrezionale. E’ risultato che l’80% delle associazioni intervistate non sarebbero in grado di gestire la situazione ma dovrebbero instaurare un protocollo e un sistema operativo “al momento” per fronteggiare la minaccia e prestare soccorso.
MultiStadium Portal (MSP) è un prodotto software che permette la gestione di un impianto sportivo di qualunque tipo che abbia uno o più campi da gestire e, offre la possibilità agli spettatori di prenotare o comprare un biglietto in un determinato posto per la partita a cui desiderano assistere.
MSP è adatto a qualsiasi tipo di impianto sportivo di piccole – medie dimensioni.
È dotato di una buona usabilità, sia per l’interfaccia gestionale sia per quella del cliente.
Sviluppo di un Framework semantico per la contestualizzazione delle activity
1. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
1
Sviluppo di un Framework semantico
per la contestualizzazione delle activity
Authors
Michele Palumbo
[Mat. 0222600017]
Angelo Conte
[Mat. 0222600016]
Alessandro Russo
[Mat. 0222600006]
Università degli studi di Salerno
Disa-Mis “Business Innovation & Informatics”
Course of IT Safe and Awareness Systems
Year 2016/2017
2. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
2
Web Sematic Framework
INDICE
Introduzione ............................................................................................ 3
1.Richiami teorici: Situation Awareness............................................ 4
2.Problema, Scopo, tecnologie e linguaggi......................................... 7
2.1 Definizione del problema affrontato ................................................. 7
2.2 Scopo del problema .......................................................................... 9
2.3 Tecnologie utilizzate ...................................................................... 11
2.4 Linguaggi utilizzati......................................................................... 13
3.Sviluppo della Soluzione del Problema......................................... 14
3.1 Views ............................................................................................ 14
3.2 Queries ........................................................................................... 15
3.3 Result set ....................................................................................... 22
3.4 Schema di massima ............................................................................................28
4.Testing del sistema...................................................................................29
4.1 Testing Video_1 ............................................................................ 30
4.2 Testing Video_2 ............................................................................. 31
4.3 Testing Video_3 ............................................................................. 32
5.Considerazioni, conclusioni e sviluppi futuri ...................................33
5.1 Considerazioni per il miglioramento del sistema ........................... 33
5.2 Conclusioni e sviluppi futuri........................................................... 35
3. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
3
Introduzione
La Situation Awareness è quel processo di osservazione di persone, oggetti, aree di
diversa vastità in conformità a norme definite o comportamenti attesi, inclusa la
capacità di esercitare le funzioni di Comando & Controllo in reazione al verificarsi di
un’activity (evento). In particolare, questa tematica è incentrata sul rilevamento
automatico di eventi anomali, il riconoscimento di potenziali minacce, e la capacità di
reazione (comando e controllo) in scenari complessi.
L’obiettivo di questo documento è quello di presentare un sistema di tracciamento di
oggetti nell’ambito dello sviluppo di activity complesse.
Nel capitolo 1 faremo un breve richiamo teorico sulla Situation Awareness in cui
fisseremo concetti legati alla percezione, comprensione e proiezione.
Nel capitolo 2 definiremo il contesto e il problema da affrontare partendo da
un’analisi di un algoritmo di video-tracking, passando alla descrizione e definizione
dei concetti più significativi quali, algoritmo di video-tracking e track,
RDF (Resource Description Framework), ontologia, activity semplice e complessa,
bounding box, punto di interesse, etc. Inoltre, faremo una panoramica per quel che
riguarda le tecnologie (Apache Jena) e i linguaggi utilizzati (OWL “Ontology Web
Language, SPARQL “Protocol and RDF Query Language”, JAVA).
Successivamente, passeremo allo sviluppo del problema che verrà affrontato nel
capitolo 3. In questo capitolo, presenteremo le queries implementate ed il loro
significato con annesso codice (commentato riga per riga) e ne mostreremo il
risultato a video, attraverso degli screenshot riepilogativi. In aggiunta, mostreremo
uno schema di massima di soggetti, predicati ed oggetti individuati in una scena.
Nel capitolo 4, illustreremo il testing effettuato sui quattro file associati ai 4 video
fornitoci ad inizio progetto.
Infine, nel capitolo 5, forniremo delle considerazioni per il miglioramento del
sistema e sviluppi futuri.
4. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
4
1.Richiami teorici: Situation Awareness
La Situation Awareness, non è altro che il sapere cosa sta accadendo attorno a sé.
Rispetto a questa definizione il ruolo importante è giocato dalla parola “cosa”.
É ovvio che l’oggetto SA (Situation Awareness) è dominio specifico, ad esempio per
un pilota di aerei conoscere il numero di scarpe o l’altezza del suo copilota
(informazioni che pur fanno parte del sistema di cui è protagonista) non è funzionale al
compito che deve portare a termine; sarà importante, invece, la mole di informazioni
legate al compito principale di pilotare l’aereo in modo sicuro.
Quindi possiamo definire la Situation Awareness come “la percezione degli elementi
in un ambiente all’interno di un volume di spazio e tempo, la comprensione del loro
significato e la proiezione del loro stato nell’immediato futuro”.
5. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
5
Essa è dunque formata da tre livelli:
➢ Percezione: La percezione degli indizi ambientali è la base della SA (Situation
Awareness). Senza la percezione basilare delle informazioni importanti, il
pericolo di formarsi un’immagine incorretta della situazione incrementa
drammaticamente.
I problemi a questo livello consistono nelle difficoltà di reperimento
dell’informazione, dovute o ad erronei processi cognitivi, o a problemi legati alla
rappresentazione dell’informazione nel sistema.
➢ Comprensione: La SA (Situation Awareness) va oltre la semplice percezione.
Riguarda anche il come le persone combinano, interpretano, immagazzinano e
richiamano l’informazione.
Pertanto la SA (Situation Awareness) include più del percepire e prestare
attenzione, infatti consiste anche nell’integrazione di svariati pezzi di
informazione e nella determinazione della loro rilevanza in relazione ai propri
obiettivi.
6. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
6
➢ Proiezione: L’abilita di predire gli eventi e le dinamiche della situazione futura
caratterizza l’operatore che ha il più alto livello di comprensione della situazione.
L’abilità di anticipare gli eventi e le dinamiche future permette una presa di
decisione temporalmente adeguata.
Questo è il livello dell’operatore esperto.
Perché è importante parlare di Situation Awareness?
Pensiamo a come un giocatore di calcio percepisce la tattica della propria squadra,
oppure a come prende decisioni; pensiamo a un qualunque operatore che si trovi di
fronte ad un compito; è vitale comprendere il come egli si percepisca all’interno della
situazione, e come percepisca, comprenda e immagini la situazione, sia per l’esito
positivo del portare a termine il compito di lavoro, sia per la ristrutturazione del compito
stesso e per la formazione degli operatori , sia per la progettazione delle interfacce
esistenti tra l’uomo e l’ambiente (ad es. la riprogettazione di software).
7. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
7
2.Problema, scopo, tecnologie e linguaggi
2.1 Definizione del problema affrontato
Partendo da un’analisi di un algoritmo di video-tracking, abbiamo ricevuto, come
output, un file. Questo file è stato ulteriormente partizionato per permettere di inserire
i tag che vengono fuori dalle tecnologie semantiche.
Il file corredato con i tag semantici, ci viene dato come estensione rdf, che costituisce
l'ontologia, dalla quale abbiamo, successivamente, sviluppato le queries.
• Gli algoritmi di video-tracking riconoscono il medesimo oggetto in ogni
immagine della sequenza video in cui è presente al fine di determinare in ogni
istante la sua posizione (velocità ed eventualmente altri parametri).
Le caratteristiche dell’algoritmo di video-tracking sono fondamentali per la
qualità delle prestazioni dell’analisi video.
Per track si intende il tracciato dell’activity.
• Per RDF (Resource Description Framework) si intende una particolare
applicazione XML deputata alla gestione delle relazioni tra informazioni,
ispirandosi ai principi della logica dei predicati e ricorrendo agli strumenti tipici
del Web (ad es. URI) e dell'XML (namespace).
In estrema sintesi, secondo la logica dei predicati, le informazioni sono
esprimibili con asserzioni (statement) costituite da triple formate da soggetto,
predicato e valore (noti anche come subject, predicate e object,
rispettivamente).
RDF lavora, quindi, con tre tipi di elementi fondamentali:
- Risorse: entità riferite attraverso URI
- Proprietà: relazioni binarie tra risorse e/o valori atomici di tipo primitivo
- Affermazioni: specificano il valore di una certa proprietà relativa a una risorsa.
8. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
8
• Per ontologia si intende, un modello di rappresentazione formale della realtà e
della conoscenza. È una struttura di dati che consente di descrivere le entità
(oggetti, concetti, ecc.) e le loro relazioni in un determinato dominio di
conoscenza.
Ritornando al problema, più in dettaglio, abbiamo estratto informazioni
concentrandoci sulle activity complesse, per risalire alle azioni salienti per quanto
riguarda le situazioni di imminente pericolo, ad esempio, persone che attraversano,
macchine che si spostano sulla strada, etc., le quali denotano una situazione di
potenziale pericolo.
Inoltre, abbiamo rilevato anche situazioni pericolose già accadute (incidenti), ad
esempio, macchine che decelerano, persone che camminano in gruppi, etc., in quanto
ci possono essere persone che si raggruppano e soccorrono la vittima del sinistro
stradale.
Abbiamo esaminato questo tipo di situazioni sulla base di statement (asserzioni)
modellati dal gruppo del PROGETTO_3, il quale ci ha fornito il modello sul quale
sviluppare il nostro framework che prevede la restituzione dei risultati finali delle
situazioni analizzate.
9. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
9
2.2 Scopo del problema
Lo scopo del problema affrontato è stato quello di definire un framework per l’analisi
delle relazioni tra le activity complesse di un dato oggetto rispetto a:
1. Spazio
2. Tempo
3. Contesto (relazioni con POI e Oggetti)
Il problema è stato affrontato con l’utilizzo di queries sulle activity complesse, le
quali sono un insieme di activity semplici (triple costruite su di una specifica
relazione tra due oggetti, in uno specifico intervallo di tempo) relazionate in base al
tempo o allo spazio, e ci consentono di fare delle ricerche all’interno delle finestre
temporali.
Quindi, ricapitolando:
• Activity semplice
Si intende, una tripla basata su una specifica relazione tra due oggetti, in uno
specifico intervallo di tempo.
• Activity complessa
Si intende, un insieme di activity semplici relazionate in base al tempo o allo
spazio.
10. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
10
➢ Esempio di queries:
• BB2 negli intervalli t_1 - t_4
• BB2 crossing POI 1. nell'intervallo di tempo t_1
• BB2 grouping BB3. nell'intervallo di tempo t_3
- BB2 e BB3 rappresentano i bounding box, cioè il rettangolo di selezione degli
oggetti, che vengono fuori dall’algoritmo di video-tracking, e possono
racchiudere persone o veicoli.
- POI 1 è il punto di interesse, e rappresentano oggetti immobili come, ad
esempio, la strada, il parco etc.
➢ Esempio raffigurativo:
11. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
11
2.3 Tecnologie utilizzate
• Apache Jena
Apache Jena (o semplicemente Jena) è un framework scritto in Java per lo sviluppo di
applicazioni orientate al semantic web ed ai linked data.
L'architettura, visualizzata nella figura qui sotto, è organizzata a strati e consiste di un
insieme di API, che permettono di sfruttare a pieno gli standard definiti da W3C.
Pertanto, tutte le informazioni sono memorizzate come triple RDF (Resource
Description Framework) in grafi diretti, secondo il pattern subject- predicate-object
(SPO).
La stratificazione delle API è chiaramente evidente
12. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
12
• lo strato che si occupa della gestione delle triple RDF, delle ontologie e delle
query SPARQL, scambia i dati con lo strato sottostante per poterne fare
inferenza, per mezzo di un determinato reasoner;
• lo strato che si occupa della gestione e della configurazione di motori e regole
di inferenza per RDFS ed OWL, fornisce le funzionalità principali per gestire
le triple RDF e gli schemi ontologici allo strato sovrastante ed i dati allo strato
sottostante, che ne provvederà alla memorizzazione secondo una determinata
strategia.
13. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
13
2.4 Linguaggi utilizzati
• OWL (Ontology Web Language)
È un linguaggio di markup per rappresentare esplicitamente significato e semantica di
termini con vocabolari e relazioni tra gli stessi.
• SPARQL (Protocol and RDF Query Language)
È un linguaggio di interrogazione per dati rappresentati tramite il Resource
Description Framework (RDF).
• JAVA
È un linguaggio di programmazione orientata ad alto livello, orientato agli oggetti e
tipizzazione statica, progettato per essere il più possibile indipendente dalla
piattaforma di esecuzione.
14. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
14
3.Sviluppo della soluzione del problema
3.1 Views
Le viste vengono implementate mediante le query. Successivamente, vengono
applicate le spinrule per fare inferenza sulle activity complesse.
Quindi, sostanzialmente, grazie alle spinrule ottengo altre inferenze, cioè altre
informazioni.
Nella foto possiamo vedere come abbiamo realizzato le viste, in pratica andiamo a
prendere gli eventi coincidenti come spiegato in figura.
15. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
15
3.2 Queries
In questa sezione mostriamo le queries sviluppate ed il loro significato.
Per maggiori dettagli e approfondimenti, il lettore può leggere i singoli commenti nelle
righe del codice di ogni query.
Vediamo adesso un esempio di query realizzate con il framework Jena:
Sia T la finestra temporale e siano T1, T2 e T3 delle partizioni per esempio di
T di 500 sec
Vogliamo sapere:
- Cosa è avvenuto nella partizione T1?
- Cosa è avvenuto nella partizione T2?
- Cosa è avvenuto nella partizione T3?
16. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
16
QUERY #1
Nella QUERY n°1, rileviamo le situazioni di imminente pericoli, ossia incidenti non
ancora avvenuti.
In particolare, cerchiamo persone che attraversano la strada e veicoli che transitano
sulla strada nello stesso intervallo di tempo.
Questa situazione che può denotare un pericolo imminente.
17. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
17
QUERY #2
Con la QUERY n°2, rileviamo incidenti già avvenuti.
In particolare, cerchiamo gruppi di macchine che decelerano in gruppo (slowDown) e
più gruppi di persone che rallentano (grouping) sulla strada, nello stesso intervallo di
tempo.
Questa situazione può denotare un incidente già avvenuto, dove le persone, ad
esempio, si raggruppano per soccorrere una vittima.
18. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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QUERY #3
Nella QUERY n°3, troviamo le auto in panne sulla strada.
In particolare, le auto che escono fuori strada (runningOff), in presenza di persone o
di altri veicoli in una scena con lo stesso intervallo temporale.
Questa situazione può denotare un pericolo d’incidente stradale.
19. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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QUERY #4
Con la QUERY n°4, cerchiamo auto che si fermano sulla strada (ParkingOnRoad) in
presenza di altri veicoli o persone nelle vicinanze nello stesso intervallo temporale.
Questa situazione può denotare una situazione di pericolo di tamponamento.
20. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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QUERY #5
La QUERY n°5, effettua un conteggio sulle istanze di imminente pericolo nella
finestra temporale.
In particolare, persone che attraversano la strada e auto che transitano nello stesso
intervallo di tempo. Questa situazione può denotare un pericolo di sinistro stradale.
21. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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QUERY #6
Nella QUERY n°6, contiamo gli incidenti già avvenuti.
In particolare, auto che rallentano e persone che rallentano il loro passo per poi
raggrupparsi perché, ad esempio, stanno per soccorrere una vittima.
22. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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3.3 Result Set
In questa sezione, il lettore può vedere alcuni screenshot relativi ai result set, delle
query realizzate in SPARQL viste precedentemente.
SCREEN RESULT QUERY #1
Inserendo un intervallo temporale di 500 secondi il sistema stampa a video i seguenti
result set per la query di ricerca di persone che compiono azioni nello spazio e nella
finestra temporale.
23. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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SCREEN RESULT QUERY #2
Inserendo un intervallo temporale di 500 secondi il sistema stampa a video i seguenti
result set per la query di ricerca di veicoli che compiono azioni, nello spazio e nella
finestra temporale.
24. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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SCREEN RESULT QUERY #3
Inserendo un intervallo temporale di 500 secondi il sistema stampa a video i seguenti
result set per la query di ricerca di oggetti che subiscono delle azioni da parte del
soggetto, nello spazio e nella finestra temporale.
25. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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SCREEN RESULT QUERY #4
Inserendo un intervallo temporale di 500 secondi il sistema stampa a video i seguenti
result set per la query di ricerca di situazioni di pericolo sia da parte di umani che di
veicoli.
26. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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SCREEN RESULT QUERY #5
Inserendo un intervallo temporale di 500 secondi il sistema stampa a video i seguenti
result set per la query che conta istanze di imminente pericolo nella finestra
temporale.
27. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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SCREEN RESULT QUERY #6
Inserendo un intervallo temporale di 500 secondi il sistema stampa a video i seguenti
result set per la query che conta istanze di incidenti avvenuti nella finestra
temporale.
28. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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3.4 Schema di massima
Asserzione RDF che definisce uno schema di massima di soggetti, predicati ed
oggetti individuati in una scena, senza tener conto della cadenza temporale.
29. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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4.Testing del sistema
In questo capitolo, sono illustrati i test svolti per ognuno dei quattro file relativi ai
corrispettivi video.
Per fare il testing abbiamo utilizzato la spin function (spin: timeRelationS) per il
calcolo dell’istante d’inizio e la spin function (spin: timeRelationE) per il
calcolo dell’istante di fine di un activity.
La spin function spin:timeRelationS e spin:timeRelationE
• Id del track
• Un track poi
• la relazione, ossia il predicato dell’asserzione
In particolare, abbiamo verificato se le activity complesse (di cui vogliamo
calcolare la durata) erano effettivamente presenti nella knowledge base.
In parole povere, ci siamo calcolati la durata dell’activity attraverso la durata dei
frame, e poi abbiamo verificato se la durata dell’activity 1 coincideva con quella
dell’activity 2.
Più precisamente, abbiamo verificato se le macchine passavano nello stesso istante
di quando attraversava una persona.
Il testing, come anticipato, è stato effettuato sui quattro file associati ai quattro
video.
30. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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Abbiamo definito le seguenti query che restituiscono un grafo rdf ricavato tramite
la clausola CONSTRUCT:
4.1 Testing Video_1
In questo test sul video_3, possiamo vedere che thingObject_88 è un veicolo che
transita sulla strada mentre thingObject_402 è una persona che attraversa la strada
31. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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4.2 Testing Video_2
In questo test sul video_2 possiamo vedere che thingObject_407 e thingObject_88
sono veicoli che transitano sulla strada mentre thingObject_94 e thingObject_7
sono persone che attraversano la strada.
32. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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4.3 Testing Video_3
In questo test sul video_3 possiamo vedere che thingObject_402 e thingObject_407
sono veicoli che transitano sulla strada mentre thingObject_423 è una persona che
attraversa la strada, e quindi può denotare una situazione d’incidente stradale.
33. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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5.Considerazioni, conclusioni e sviluppi futuri
5.1 Considerazioni per il miglioramento del sistema
Seguendo le analisi e valutazioni effettuate in tutto il periodo di lavoro a questo
progetto (seppur breve) abbiamo individuato dei possibili miglioramenti da apportare
al sistema.
Sicuramente, si potrebbe migliorare la gestione della finestra temporale.
Allo stato attuale, infatti, il sistema permette di esaminare le activity complesse in
diversi range di tempo, dati da una cadenza temporale fissa inserita da tastiera.
Ad esempio (come possiamo notare nei Result Set del capitolo precedente), fissiamo
da tastiera una cadenza temporale di 500ms, la quale verrà rispettata per tutti i range
successivi fino alla fine dell’esaminazione.
• Problema
C’è la possibilità di perdita di informazioni riguardo alle activity complesse a
cavallo di due range.
Ad esempio, se esamino un video ogni 50 secondi e vi è un’activity complessa che
inizia dal secondo 45 al secondo 55, il sistema non la trova.
• Soluzione
Abbiamo individuato un paio di idee risolutive, di cui la prima è stata sviluppata.
1. Allargare la finestra temporale in modo da riuscire ad esaminare un range più
ampio. Risoluzione parziale del problema.
34. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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2. È l’idea verso cui ci siamo proiettati sin da subito.
Data una cadenza temporale specifica, riuscire ad esaminare range per range
tutto ciò che succede in quel determinato range corrispondente:
➢ inizio e fine di un activity
➢ inizio di un’activity ma non ancora conclusa (l’altra parte si esamina nel
range successivo)
➢ fine di un’activity iniziata nel range precedente
Ad esempio, voglio esaminare due range (range1 e range2).
Ho una cadenza temporale di 30 secondi ed ho un’activity che inizia dal
secondo 15 e finisce al secondo 40.
In questo caso il sistema:
Nel range1, dovrà >>>
- mostrare l’inizio dell’activity
- dare informazioni dal secondo 15 al secondo 30
- segnalare la continuazione dell’activity
Nel range2, dovrà >>>
- recepire la segnalazione di continuazione dell’activity
- dare informazioni dal secondo 30 al secondo 40
- mostrare la fine dell’activity
35. Progetto_4 Version 1.0 Date: 20/07/2017
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5.2 Conclusioni e sviluppi futuri
Le query, come sono state applicate per rilevare situazioni di pericolo per quanto
concerne il traffico stradale in cui possono esserci vari soggetti come ad esempio, una
persona, un veicolo, un mezzo di aviazione (elicottero, etc…), possono essere applicate
anche per rilevare situazioni di pericolo nel traffico marittimo, come ad esempio
collisioni tra barche, tra navi in prossimità di un porto.