Analisi dati LiDAR 3D per applicazioni stradali

DataMind

Introduzione

Il progetto si concentra sull’uso della tecnologia LiDAR 3D per identificare veicoli e pedoni in ambienti stradali complessi. L’obiettivo principale è sviluppare algoritmi per la segmentazione dei punti cloud, la registrazione dei dati dai sensori e la classificazione di veicoli e pedoni per migliorare la sicurezza stradale e la gestione del traffico.

Obiettivi

  1. Segmentazione dei punti cloud: Sviluppare algoritmi per identificare veicoli, pedoni e altri oggetti rispetto all’ambiente stradale.
  2. Registrazione dei punti cloud: Fusione dei dati dai sensori LiDAR per ottenere un’immagine 3D completa dell’ambiente stradale.
  3. Classificazione: Sviluppare algoritmi AI per classificare veicoli e pedoni.

Metodologia di lavoro

L’azienda fornirà dataset di sequenze di punti cloud da sensori LiDAR. Il tutor aziendale guiderà lo sviluppo del tirocinante e saranno stabilite metriche di valutazione per i modelli predittivi.

Risultati attesi

Sviluppo di algoritmi avanzati per la segmentazione, registrazione e classificazione LiDAR 3D per migliorare la sicurezza stradale.

Conclusioni

Il progetto offre l’opportunità di migliorare la sicurezza stradale attraverso algoritmi LiDAR 3D e la collaborazione con l’Università di Udine.

Riferimenti

  • DataMind S.r.l. (c/o Lab Village Uniud M24) – Sebastian Raducci
  • Università di Udine (DPIA) – Andrea Fusiello (andrea.fusiello@uniud.it)