In questo articolo viene presentato il prototipo AI-RIDE, un sistema di visione multicamera per il monitoraggio e la valutazione della guida di motocicli. Per mezzo di algoritmi di Computer Vision e di Intelligenza Artificiale, il sistema è in grado di riconoscere automaticamente, con grado di affidabilità variabile, le penalità previste durante la fase pratica degli esami per il conseguimento della patente di guida per motocicli. Mediante l’analisi dei flussi video e l’elaborazione dei dati ottenuti, si rilevano in modo automatico gli errori commessi e viene assegnato un punteggio alla guida del pilota. Il calcolo del punteggio, una misura oggettiva dell’esito della guida, dipende da diversi fattori: rispetto delle tempistiche, precisione delle traiettorie e in generale padronanza nella gestione del motociclo.

AI-RIDE: un sistema multicamera per la valutazione automatica della guida dei motocicli

Leone G. R.;Righi M.;Moroni D.
Investigation
;
2024

Abstract

In questo articolo viene presentato il prototipo AI-RIDE, un sistema di visione multicamera per il monitoraggio e la valutazione della guida di motocicli. Per mezzo di algoritmi di Computer Vision e di Intelligenza Artificiale, il sistema è in grado di riconoscere automaticamente, con grado di affidabilità variabile, le penalità previste durante la fase pratica degli esami per il conseguimento della patente di guida per motocicli. Mediante l’analisi dei flussi video e l’elaborazione dei dati ottenuti, si rilevano in modo automatico gli errori commessi e viene assegnato un punteggio alla guida del pilota. Il calcolo del punteggio, una misura oggettiva dell’esito della guida, dipende da diversi fattori: rispetto delle tempistiche, precisione delle traiettorie e in generale padronanza nella gestione del motociclo.
2024
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "Alessandro Faedo" - ISTI
Camera-based systems
Trajectory analysis
Computer vision
Deep Learning
Motorcycle driving test
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/475061
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