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ANDREA SCIUTO APPLICABILIT À DI TECNICHE DI MULTI-SENSOR DATA FUSION ALLINTRUSION DETECTION: STUDIO ED ANALISI SIMULATIVA Relatori: Chia.mo Prof. Alfio.

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1 ANDREA SCIUTO APPLICABILIT À DI TECNICHE DI MULTI-SENSOR DATA FUSION ALLINTRUSION DETECTION: STUDIO ED ANALISI SIMULATIVA Relatori: Chia.mo Prof. Alfio Lombardo Ing. Mario Barbera

2 …o Sistema di sorveglianza intelligente?

3 Data Fusion …combine data from multiple sensors, and related information from associated databases, to achieve improved accuracy and more specific inferences that could be achieved by the use of a single sensor alone (D.L. Hall, J. Llinas) Sorveglianza di ambienti Monitoraggio della salute della persona Applicazioni militari Navigazione di robot Alcuni esempi…

4 Architettura di un processo di Data Fusion Fusione a basso livello Fusione a basso livello – Le misure provenienti dai sensori vengono fuse utilizzando le classiche tecniche di stima ed elaborazione dei dati Signal-Level Fusion. Pixel-Level Fusion. Fusione a livello misto Fusione a livello misto – Le caratteristiche descrittive estratte dai sensori e rappresentanti fenomeni fisici simili e non, sono combinate in vettori di caratteristiche, che possono essere elaborati usando metodi di Pattern recognition Fusione ad alto livello – I simboli estratti dalle precedenti decisioni ed elaborazioni sensoriali vengono fusi al più alto livello di astrazione. Le informazioni in gioco spesso provengono da regioni dellambiente molto diverse Dati Variabili Dati/Variabili Dati/Variabili VariabiliVariabili Fusione a livello misto Fusione ad alto livello Fusione a basso livello

5 Tecniche di Fusione ad alto livello VariabiliVariabili Fusione ad alto livello Inferenza classica e Bayesiana Logica Fuzzy Reti Neurali Artificiali (ANN) Voting Fusion Teoria dellevidenza di Dempster-Shafer

6 Teoria dellevidenza di Dempster-Shafer Supporto e Plausibilità definiscono l Intervallo di credibilità che quantifica il grado informativo di un evento Si definisce Power Set un insieme di ipotesi non necessariamente esaustivi e mutuamente esclusivi attraverso le quali viene manifestata la conoscenza Si definisce Mass of evidence una funzione per mezzo della quale è possibile operare allinterno del Power Set Date due mass of evidence relative ad informazioni sensoriali differenti è possibile ricavare la massa fusa utilizando la regola di combinazione di Dempster:

7 Caso di studio: Applicazione di Intrusion Detection

8 E stato realizzato un software per simulare eventi dannosi e falsi allarmi…

9 Scenario 1: Intruso Rumoroso in Movimento Caso A: Nessun rumore di misura Soglia

10 Scenario 1: Intruso Rumoroso in Movimento Caso B: rumore di misura Gaussiano a media nulla e deviazione standard variabile

11 Scenario 2: Rumore Ambientale e Corrente daria calda Caso A: Nessun rumore di misura Intruso Rumoroso in Movimento Rumore Ambientale e Corrente daria calda

12 Scenario 2: Rumore Ambientale e Corrente daria calda Caso B: rumore di misura Gaussiano a media nulla e deviazione standard variabile

13 Scenario 3: Distribuzioni sparse di calore Caso A: Nessun rumore di misura Intruso Rumoroso in Movimento Distribuzioni sparse di calore

14 Scenario 3: Distribuzioni sparse di calore Caso B: rumore di misura Gaussiano a media nulla e deviazione standard variabile

15 Scenario 4: Condizione di test in assenza di bersagli Caso A: Nessun rumore di misura Intruso Rumoroso in Movimento Condizione di test in assenza di bersagli

16 Scenario 4: Condizione di test in assenza di bersagli Caso B: rumore di misura Gaussiano a media nulla e deviazione standard variabile

17 Conclusioni Le simulazioni realizzate ed i risultati raggiunti consentono di affermare che la metodologia di fusione adottata si presta ottimamente allo sviluppo di applicazioni pratiche di sorveglianza Integrazione del motore di fusione in un sistema di video sorveglianza basato su IP camere Sviluppi futuri… Sviluppo del software in piattaforma.Net Lutilizzo di questa metodologia di fusione permette di ridurre notevolmente il numero di falsi allarmi

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