Comprensione spaziale e localizzazione in ambienti interni

Every day humans use artificial intelligence in their work or for a better lifestyle. An intelligent system, to carry out these purposes, must have behaviors and characteristics typical of human beings, for better cooperation in an indoor environment. A skill that helps this cooperation is given by the understanding of space and intrinsically also that of knowing how to locate oneself. This understanding of space becomes fundamental in the ability to move in a space full of objects and furnishing accessories, thus being an increasingly difficult task. Some intelligent systems may have vitally important functions, such as saving people in dangerous situations. In this thesis we will use deep learning and computer vision, in particular we will exploit the first person vision for intelligent systems to help a user achieve certain goals in their work or daily life experience. We will also focus on the spatial understanding task and the localization task in indoor environments, more specifically the use of first-person vision in understanding space, and we will use radio wave signals to locate a certain object in indoor environment. These results that we will show in this thesis are the fruit of collaboration between the University of Catania and Essex University for the spatial understanding and between the University of Catania and the OrangeDev company for the localization of an object such as a BLE beacon.

Ogni giorno gli esseri umani usano l'intelligenza artificiale nel loro lavoro o per uno stile di vita migliore. Un sistema intelligente, per realizzare questi scopi, deve avere comportamenti e caratteristiche tipico degli esseri umani, per una migliore cooperazione in un ambiente interno. Una capacità che aiuta questa cooperazione è data dalla comprensione dello spazio e intrinsecamente anche quello di sapersi localizzare. Questa comprensione dello spazio diventa fondamentale nella capacità di muoversi in uno spazio ricco di oggetti e arredi accessori, diventando così un compito sempre più difficile. Alcuni sistemi intelligenti può avere funzioni di vitale importanza, come salvare persone in situazioni pericolose. In questa tesi utilizzeremo il deep learning e la computer vision, in particolare lo faremo sfruttare la visione in prima persona per i sistemi intelligenti per aiutare un utente a raggiungere certi obiettivi nella loro esperienza lavorativa o di vita quotidiana. Ci concentreremo anche sulla comprensione spaziale compito e il compito di localizzazione in ambienti interni, più specificamente il uso della visione in prima persona per comprendere lo spazio, e useremo i segnali delle onde radio per localizzare un determinato oggetto in un ambiente interno. Questi risultati che mostreremo in questa tesi è il frutto della collaborazione tra l'Università di Catania e l'Essex Università per la comprensione spaziale e tra l'Università di Catania e la società OrangeDev per la localizzazione di un oggetto come un beacon BLE.