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L’European Conference on Computer Vision (ECCV) premia il finalese Matteo Fabbri

Giovane dottorando in Information and Communication Technologies di Unimore, l’Ingegner Matteo Fabbri, premiato nel corso dell’European Conference on Computer Vision (ECCV). Assegnato a lui il Best Demo Award per il video che mostra il funzionamento in tempo reale del progetto Inter-Homines, un sistema per il calcolo delle distanze interpersonali in luoghi pubblici e predire livelli di rischio da contagio Corona virus, elaborato dal Centro interdipartimentale di AIRI (Artificial Intelligence Research and Innovation Center) di Unimore.

Dopo aver ricevuto l’apprezzamento della Regione Emilia-Romagna, Inter-Homines, il sistema per il calcolo delle distanze interpersonali in luoghi pubblici e predire così livelli di rischio da contagio Corona virus elaborato dal Centro interdipartimentale di AIRI (Artificial Intelligence Research and Innovation Center) di Unimore, riceve ora anche il prestigioso riconoscimento della comunità scientifica internazionale che si è raccolto attorno alla European Conference on Computer Vision (ECCV).

Questa manifestazione, che ha catturato tra il 24 ed il 27 agosto l’interesse – sebbene da remoto – di 4000 esperti nel settore della Computer Vison, ha attribuito al progetto dell’Ateneo emiliano il Best Demo Aword, selezionandolo tra 42 lavori scientifici di ricercatori del mondo accademico e dell’industria mondiale (tra cui alcuni del calibro di Google, Facebook e Amazon) che durante la rassegna hanno presentato le loro dimostrazioni virtuali con video preregistrati che mostrano il funzionamento in tempo reale di un software di AI.

Il compito di presentare questo progetto Unimore in grado di valutare in tempo reale il rischio di contagio di un’area monitorata analizzando flussi video in aree ad affollamento variabile, sia pubbliche che private, è stato affidato al giovane Ingegnere Matteo Fabbri, dottorando della Scuola Internazionale in Information and Communication Technologies (ICT) del Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari” (DIEF) di Unimore,

ECCV (https://eccv2020.eu/academic-demos/), una delle conferenze più rinomate nel settore della Computer Vision, è giunta quest’anno alla sua sedicesima edizione. Risalente al 1990 si tiene ad anni alterni. Il Best Demo Award è un premio istituito di recente, a partire dal 2012, ed è la quinta volta quindi che si assegna, ma è la prima volta in assoluto che viene assegnato ad un italiano.

In contrapposizione ai paper scientifici (il cui scopo è quello di studiare un problema specifico, validando i risultati con esperimenti e dimostrazioni), durante una Demo – spiega l’Ing. Matteo Fabbri di Unimore – viene presentato il funzionamento di un sistema completo, possibilmente in tempo reale. Nel nostro caso, Inter-Homines è un sistema a supporto delle misure di prevenzione contro il COVID-19. In particolare, il nostro sistema è in grado di individuare situazioni di assembramento tramite una telecamera, segnalando in tempo reale la situazione di rischio attraverso, ad esempio, un segnale audio”.

Con Inter-Homines, che ha ricevuto un finanziamento dalla Regione Emilia-Romagna di 119.921,60 euro, ci si propone di rendere disponibili soluzioni tecnologiche innovative in grado di ridurre il rischio di contaminazione, garantire il distanziamento tra persone, gestire sistemi di monitoraggio della sicurezza in ambienti aperti al pubblico, con particolare attenzione ai luoghi dove vi è una significativa aggregazione di persone e – cosa importante – nel rispetto delle norme sulla privacy, poiché il progetto elabora immagini con un principio di “privacy-by-design”, non prevedendo alcuna registrazione di flussi video o di dati personali né in forma locale né in forma centralizzata, garantendo in questo modo una acquisizione di informazioni che tutela l’anonimato.

La giuria – commenta la Professoressa Rita Cucchiara, Direttore di AIRI di Unimore – ha sicuramente apprezzato il topic. Essendo un’applicazione orientata al COVID, è risultata un ottimo esempio di come l’AI sia in grado di supportare l’essere umano in situazioni di estrema necessità”.

Matteo Fabbri

Originario di Finale Emilia, dove ha frequentato il Liceo Scientifico Morandi, si è laureato Ingegneria Informatica all’Università di Ferrara nel 2013, conseguendo nel 2017 la laurea magistrale in Ingegneria Informatica a Unimore conseguendo il punteggio di 110/110 con una tesi dal titolo “Generative Adversarial Models for People Attribute Recognition in Surveillance” (Modelli Generativi per il Riconoscimento degli Attributi delle Persone in Contesti di Videosorveglianza). Attualmente frequenta la Scuola di Dottorato in Information and Communication Technologies di Unimore. Già autore di 6 pubblicazioni scientifiche, ha orientato i suoi studi principalmente sullo Human Behaviour Understanding (studio del comportamento umano) attraverso tecniche di Computer Vision ed Intelligenza Artificiale.

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