Autore/i RIVA, LUCA
STRADA, JACOPO MARIA
Relatore FRATERNALI, PIERO
Scuola / Dip. ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Data 21-dic-2017
Anno accademico 2016/2017
Titolo della tesi Data processing pipeline for augmented reality mobile applications
Abstract in italiano Al giorno d'oggi è quasi impossibile immaginare un mondo dove la tecnologia non sia presente in svariati ambiti della nostra quotidianità. Computer e, negli ultimi anni, Smartphone sono utilizzati dalla società per comunicare e commerciare, per attività economiche e politiche. Il contributo di internet alla comunicazione, in particolare, ha permesso a persone da tutto il mondo di condividere queste conoscenze in un modo semplice ed immediato, dando origine a progetti come Wikipedia. Dal punto di vista della geografia, OpenStreetMap è un progetto che mira a raccogliere tutti gli elementi geografici che i suoi utenti conoscono, in questo modo la sua comunità è arrivata a creare un enorme database di dati GIS (Geographic Information Systems). In aggiunta a questo, enti del calibro della NASA si sono impegnati a raccogliere e condividere pubblicamente dati topografici del nostro pianeta. La procedura di elaborazione e visualizzazione che viene proposta in questo lavoro integra dati geo-referenziati provenienti da diverse risorse, estraendo informazioni rilevanti da ognuna di esse, verificandone la qualità e arricchendole. I dati che vengono ottenuti al termine di questa procedura sono alla base dell'applicazione di realtà aumentata. Come originale contributo, questa procedura comprende un modulo dedicato all'implementazione di un nuovo algoritmo per la scoperta di nuovi dati GIS, in particolare con lo scopo di trovare nuovi picchi a partire da DEM (Digital Elevation Models) di basso livello e successivamente riportare questi risultati in uno strumento di crowdsourcing che consente agli utenti di controllare i risultati dell'algoritmo. La procedura di elaborazione dei dati GIS implementata ha un altro grande componente che si occupa di estrazione, geo-registrazione e visualizzazione di POI (Points of Interest) in un'applicazione di realtà aumentata. Questa parte del lavoro si fonda sul lavoro svolto dal Politecnico di Milano nella realizzazione di un'applicazione di realtà aumentata chiamata PeakLens, che consente all'utente di identificare picchi montuosi in tempo reale attraverso ciò che viene inquadrato dalla fotocamera dello smarthpone. Nuovi elementi, come i rifugi, sono stati importati da OpenStreetMap e aggiunti agli elementi rappresentati da PeakLens, dovendo quindi studiare un modo di integrare diversi elementi nell'interfaccia dell'utente. Questo ha richiesto anche l'estensione della struttura dati dell'applicazione per arrivare al supporto di elementi non puntuali nella visualizzazione in realtà aumentata. Lavorare con una grande mole di dati in continuo sviluppo può essere molto complicato, di conseguenza, in questa tesi, nell'implementare di procedure d'importazione e analisi dei dati è sempre stata rivolta una grande cura alle performance, alle limitazioni hardware e alla scalabilità
Abstract in inglese Today it is almost impossible to imagine a world which does not rely on technology on a daily basis. Computers and, lately, smartphones are used by society to communicate, trade and for business and politics. Communication, in particular, allowed people from all the world to exchange knowledge in a simple way, giving life to projects like Wikipedia. For the geographic scope, OpenStreetMap is a project that tries to collect all the knowledge of its users, creating a collaborative dataset comprehensive of a great amount of GIS (Geographic Information System) data. Moreover, agencies with the likes of NASA worked hard to publicly provide topographic data of our planet. This thesis describe a process that aims at processing, improving and creating geographic data and use them for an augmented reality application, exploiting, but also contributing to, such open data sets as Open Street Map. The proposed data processing and visualization pipeline integrates geo-referenced data collected by multiple sources, extracts relevant information from the various sources, verifies and improves their quality and quantity. These resulting data sets constitute the basis for the augmented reality application. As a prominent original contribution, the pipeline comprises a module that implements a novel algorithm for the discovery of new GIS data, which automatically finds peaks from low-level Digital Elevation Models (DEM) data and then submits the discovered data to a crowdsourcing tool allowing the users to refine the algorithm results. A second major component of the developed GIS data processing pipeline is the extraction, geo-registration, and visualization of POIs (Points of interest) in an augmented reality mobile application. This part of the work relied on an AR application called PeakLens developed by Politecnico di Milano, which allows users to identify peaks in real time through their smart phone camera. New elements, such as huts, were extracted from open Street Map and added to the rendered elements of PeakLens, studying a way to represent different elements in the user interface. This required the extension of the app data structure to support non punctual elements in an AR visualization. Dealing with large and constantly increasing amount of data can be challenging, thus the work performed in the thesis to acquire and analyze data has also paid attention to performance, hardware limitations, and scalability.
Tipo di documento Tesi di laurea Magistrale
Appare nelle tipologie: Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/10589/137582