IoT Prism Lab
Research Lab at University of Bologna
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Theses
2018 |
Raffa, Viviana Riorganizzazione di rotte prestabilite in base ad aree per la Distribuzione Urbana di Merci: algoritmo ed applicazione mobile Masters Thesis 2018. Abstract | Links | BibTeX | Tags: android, android studio, applicazione, aree DUM, Barcelona, corrieri, Graph Database, itinerari, Rotta, routing, Sparksee, Travelling salesman problem, Vehicle routing problem @mastersthesis{amslaurea17306, title = {Riorganizzazione di rotte prestabilite in base ad aree per la Distribuzione Urbana di Merci: algoritmo ed applicazione mobile}, author = {Viviana Raffa}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/17306}, year = {2018}, date = {2018-01-01}, abstract = {Sempre più città decidono di adottare politiche di governance legate al concetto di Smart City. Con un crescente aumento della popolazione nelle zone urbane e delle infrastrutture, la Smart City consente di gestire e migliorare la qualità della vita sia del singolo cittadino sia dell’intera comunità. Uno degli assi portanti di questa realtà, è quello della Smart Mobility grazie alla quale si offrono ai cittadini soluzioni per muoversi sempre più efficienti e intelligenti, grazie al settore fortemente competitivo ed in espansione. La seguente tesi propone un algoritmo che, dato un itinerario di punti a cui un corriere deve consegnare delle merci nella città di Barcellona, restituisce l’elenco delle aree DUM (Distribuzione Urbana di Merci) in cui viene consigliato di parcheggiare in base alla vicinanza di ciascuna zona di parcheggio ai punti dell’itinerario. L’algoritmo sfrutta il database a grafo Sparksee organizzato come un albero Red-Black. Viene poi descritta la realizzazione di un prototipo di applicazione mobile Android che implementa tale proposta, con lo scopo di fungere da integrazione alle applicazioni per il routing già esistenti. Con questo progetto di tesi si è quindi dimostrato che può essere creato un applicativo in grado di supportare i corrieri di merci nel loro lavoro quotidiano fornendo un'alternativa, basata sulle zone di parcheggio, al tradizionale percorso assegnatogli.}, keywords = {android, android studio, applicazione, aree DUM, Barcelona, corrieri, Graph Database, itinerari, Rotta, routing, Sparksee, Travelling salesman problem, Vehicle routing problem}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } Sempre più città decidono di adottare politiche di governance legate al concetto di Smart City. Con un crescente aumento della popolazione nelle zone urbane e delle infrastrutture, la Smart City consente di gestire e migliorare la qualità della vita sia del singolo cittadino sia dell’intera comunità. Uno degli assi portanti di questa realtà, è quello della Smart Mobility grazie alla quale si offrono ai cittadini soluzioni per muoversi sempre più efficienti e intelligenti, grazie al settore fortemente competitivo ed in espansione. La seguente tesi propone un algoritmo che, dato un itinerario di punti a cui un corriere deve consegnare delle merci nella città di Barcellona, restituisce l’elenco delle aree DUM (Distribuzione Urbana di Merci) in cui viene consigliato di parcheggiare in base alla vicinanza di ciascuna zona di parcheggio ai punti dell’itinerario. L’algoritmo sfrutta il database a grafo Sparksee organizzato come un albero Red-Black. Viene poi descritta la realizzazione di un prototipo di applicazione mobile Android che implementa tale proposta, con lo scopo di fungere da integrazione alle applicazioni per il routing già esistenti. Con questo progetto di tesi si è quindi dimostrato che può essere creato un applicativo in grado di supportare i corrieri di merci nel loro lavoro quotidiano fornendo un'alternativa, basata sulle zone di parcheggio, al tradizionale percorso assegnatogli. |
2017 |
Shehaj, Orgest Un sistema di Smart Retail basato su Riconoscimento Espressivo e dispositivi Beacon BLE Masters Thesis 2017. Abstract | Links | BibTeX | Tags: activity, alexa, amazon echo, android 5.0, android app, android studio, beacon ble, Bluetooth low energy, client, Eddystone Beacon, Human Vision Components (HVC), Ibeacon, Internet of Things, IoT, Naive Bayes, omron, profilazione, Raspberry pi, Riconoscimento espressivo, server, shopping, showBeacon, smart retail, Sqlite, trilaterazione, weka @mastersthesis{amslaurea13723, title = {Un sistema di Smart Retail basato su Riconoscimento Espressivo e dispositivi Beacon BLE}, author = {Orgest Shehaj}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/13723}, year = {2017}, date = {2017-01-01}, abstract = {Lo scopo di questo lavoro di tesi è quello di proporre un nuovo ed innovativo sistema di smart retail. In particolare, questo sistema, cerca di sostituirsi alla figura del commesso, migliorando l’esperienza offerta da quest’ultimo, e lo fa analizzando le caratteristiche e le espressioni facciali dei clienti. Caratteristiche come l’età, il sesso, gli stati d’animo, la direzione della testa, della vista e la posizione del cliente. Grazie a una telecamera montata su un raspberry pi, viene fatto la profilazione degli utenti che si trovano davanti la telecamera, ogni secondo. Utilizzando il riconoscimento facciale ed emotivo, si individua l’età, il sesso e anche le preferenze del cliente analizzando i suoi stati d’animo. Abbiamo creato un applicazione android, ad hoc, che utilizza almeno 3 beacon bluetooth low energy per individuare la posizione indoor del cliente, grazie alla tecnica della trilaterazione, e calcola la percentuale di acquisto del cliente sugli oggetti che quest’ultimo osserva. E stato utilizzato l’algoritmo di classificazione Naive Bayes per calcolare la percentuale di acquisto del cliente. Il sistema tiene conto anche delle caratteristiche dei clienti che hanno acquistato in passato, e propone delle eventuali offerte o sconti, sull’articolo interessato, qualora queste dovessero convincere il cliente ad acquistare l’articolo. Il sistema proposto migliora le esperienze di shopping dei consumatori ma porta anche numerosi vantaggi ai rivenditori poichè offre una migliore gestione aziendale, riduce i cosi del rivenditore e, infine, porta una maggiore redditività aziendale. Questo sistema è stato pensato per qualsiasi tipo di attività commerciale, sia virtuale che fisica.}, keywords = {activity, alexa, amazon echo, android 5.0, android app, android studio, beacon ble, Bluetooth low energy, client, Eddystone Beacon, Human Vision Components (HVC), Ibeacon, Internet of Things, IoT, Naive Bayes, omron, profilazione, Raspberry pi, Riconoscimento espressivo, server, shopping, showBeacon, smart retail, Sqlite, trilaterazione, weka}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } Lo scopo di questo lavoro di tesi è quello di proporre un nuovo ed innovativo sistema di smart retail. In particolare, questo sistema, cerca di sostituirsi alla figura del commesso, migliorando l’esperienza offerta da quest’ultimo, e lo fa analizzando le caratteristiche e le espressioni facciali dei clienti. Caratteristiche come l’età, il sesso, gli stati d’animo, la direzione della testa, della vista e la posizione del cliente. Grazie a una telecamera montata su un raspberry pi, viene fatto la profilazione degli utenti che si trovano davanti la telecamera, ogni secondo. Utilizzando il riconoscimento facciale ed emotivo, si individua l’età, il sesso e anche le preferenze del cliente analizzando i suoi stati d’animo. Abbiamo creato un applicazione android, ad hoc, che utilizza almeno 3 beacon bluetooth low energy per individuare la posizione indoor del cliente, grazie alla tecnica della trilaterazione, e calcola la percentuale di acquisto del cliente sugli oggetti che quest’ultimo osserva. E stato utilizzato l’algoritmo di classificazione Naive Bayes per calcolare la percentuale di acquisto del cliente. Il sistema tiene conto anche delle caratteristiche dei clienti che hanno acquistato in passato, e propone delle eventuali offerte o sconti, sull’articolo interessato, qualora queste dovessero convincere il cliente ad acquistare l’articolo. Il sistema proposto migliora le esperienze di shopping dei consumatori ma porta anche numerosi vantaggi ai rivenditori poichè offre una migliore gestione aziendale, riduce i cosi del rivenditore e, infine, porta una maggiore redditività aziendale. Questo sistema è stato pensato per qualsiasi tipo di attività commerciale, sia virtuale che fisica. |