OpenPTrack è un progetto open source lanciato nel 2013 da UCLA REMAP e Open Perception, in collaborazione con l’Università degli Studi di Padova. Il progetto aveva come obiettivo la creazione di un sistema di tracking real-time per applicazioni di teatro e arte, ed è stato migliorato ed espanso negli anni fino alla più recente versione datata 2017. Il sistema si basa sull’utilizzo di ROS (Robot Operative System, piattaforma Linux) e di una serie di applicazioni realizzate in C++ per svolgere determinati compiti, come il tracking della persona (human detection), il tracking di un determinato oggetto (object detection) o il rilevamento dello skeleton della persona nella scena, così da riconoscerne la posa (pose detection). Il team di sviluppo originale ha con successo sviluppato una versione embedded della prima release del progetto su schede NVIDIA Jetson TX1 e TK1, mentre l’ultima versione non è ancora stata adattata per piattaforma embedded. L’obiettivo del lavoro qui presentato è quello di compiere questa trasposizione anche per l’ultima e più completa versione su scheda NVIDIA Jetson TX2, ed effettuare una caratterizzazione del sistema in configurazione multicamera embedded.

Adattamento di opentrack v2.0 per piattaforma embedded

Nuzzi C.
Methodology
;
Pasinetti S.
Writing – Review & Editing
;
Ferraresi R.
Resources
;
Sansoni G.
Supervision
2018-01-01

Abstract

OpenPTrack è un progetto open source lanciato nel 2013 da UCLA REMAP e Open Perception, in collaborazione con l’Università degli Studi di Padova. Il progetto aveva come obiettivo la creazione di un sistema di tracking real-time per applicazioni di teatro e arte, ed è stato migliorato ed espanso negli anni fino alla più recente versione datata 2017. Il sistema si basa sull’utilizzo di ROS (Robot Operative System, piattaforma Linux) e di una serie di applicazioni realizzate in C++ per svolgere determinati compiti, come il tracking della persona (human detection), il tracking di un determinato oggetto (object detection) o il rilevamento dello skeleton della persona nella scena, così da riconoscerne la posa (pose detection). Il team di sviluppo originale ha con successo sviluppato una versione embedded della prima release del progetto su schede NVIDIA Jetson TX1 e TK1, mentre l’ultima versione non è ancora stata adattata per piattaforma embedded. L’obiettivo del lavoro qui presentato è quello di compiere questa trasposizione anche per l’ultima e più completa versione su scheda NVIDIA Jetson TX2, ed effettuare una caratterizzazione del sistema in configurazione multicamera embedded.
2018
978-88-31901-06-2
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