Multimodal Elder Care - MEC

Data inizio
6 giugno 2024
Durata (mesi) 
16
Dipartimenti
Informatica
Responsabili (o referenti locali)
Murino Vittorio

Il progetto intende studiare metodologie di visione artificiale e apprendimento automatico riguardanti il l’analisi della posa, dei movimenti e del comportamento di persone a partire da dati multi-modali. Il contesto applicativo è quello del monitoraggio di pazienti allettati con limitate capacità motorie e cognitive. In particolare, le attività riguardano lo studio e sviluppo di algoritmi di visione per la modellazione 3D dell’ambiente e per la stima della frequenza respiratoria, e più in generale lo studio e sviluppo di algoritmi per la rilevazione di anomalie nel comportamento del paziente. Oltre a questo si intende esplorare la capacità di interpretazione delle situazioni con un modello di Intelligenza Artifiicale basato su linguaggio (LLM) e linguaggio+immagini. Questo studio prevede anche lo sviluppo di strumenti per la creazione di un dataset con relative annotazioni.

Enti finanziatori:

EVS EMBEDDED VISION SYSTEMS srl
Finanziamento: assegnato e gestito dal Dipartimento

Partecipanti al progetto

Vittorio Murino
Professore ordinario
Aree di ricerca coinvolte dal progetto
Sistemi intelligenti
Artificial intelligence
Sistemi intelligenti
Machine learning

Attività

Strutture

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