Sistema ibrido neurosimbolico per la videosorveglianza attiva

Un sistema di videosorveglianza attiva fornisce all'utente informazioni riguardo la scena in esame, semplificando il lavoro dello stesso e facilitando la rilevazione delle situazioni anomale. In questo lavoro viene presentato un sistema di videosorveglianza attiva realizzato in Python e basato su un'architettura ibrida neurosimbolica. Le qualità di questo tipo di architettura emergono in domini applicativi in cui la risoluzione del problema tramite l'utilizzo di una sola metodologia risulta difficile o poco efficiente. Il modulo neurale, rappresentato da una rete weightless di tipo WiSARD [1], viene utilizzato come sistema percettivo sfruttando le sue capacità di riconoscimento. Il basso costo computazionale e la semplicità di implementazione che caratterizzano il WiSARD, permettono di realizzare dei sensori virtuali che forniscono informazioni riguardanti la scena. Il modulo simbolico, rappresentato da un agente BDI [2], interpreta la scena discriminando situazioni normali da situazioni anomale. L'agente, inoltre, avendo conoscenze sulla scena in esame, può inviare comandi di controllo al modulo neurale stabilendone la modalità di funzionamento. Tutto il sistema è realizzato in Python, che, mettendo a disposizione librerie per l'elaborazione delle immagini, strutture dati flessibili e un supporto per le interfacce grafiche, ha reso possibile realizzare sia il WiSARD, sia le basi di conoscenza utilizzate dall'agente, sia una GUI per l'utente. Infine, sfruttando le caratteristiche di efficienza e di portabilità del linguaggio, si è ottenuto da un lato un sistema che elabora informazioni in tempo utile per l'utente, e dall'altro una notevole indipendenza dalla particolare piattaforma utilizzata. [1] Acronimo di Wilkie, Stonham and Aleksander's Recognition Device. Si veda: Aleksander, Morton (1988). An introduction to neural computing. Chapman & Hall, London, England. [2] Acronimo di Belief-Desire-Intention. Si veda: Wooldridge (1999). Intelligent agents In Multiagent Systems: a modern approach to distributed Artificial Intelligence. A cura di Weiss G., capitolo 1. The MIT Press, Cambridge, MA, USA.