意大利米兰理工大学人工智能为历史中心的无障碍环境提供便利

来源：在职研究生招生信息网发布时间：2024-01-10 14:21:28

　　使用人工智能系统来识别老年人和行动障碍者最容易到达的路线，特别是在历史悠久的市中心：这是米兰理工大学曼图亚联合国教科文组织研究实验室的年轻研究员丹尼尔·特雷卡尼(Daniele Treccani)研究工作的目标。

　　该研究发表在《国际应用地球观测和地理信息杂志》上，使用移动测绘系统(在这个特定情况下，是配备徕卡Geosystems Italia提供的仪器的汽车)对萨比奥内塔小镇进行测绘，该镇自2008年以来一直与曼图亚一起被联合国教科文组织列为世界遗产，是文艺复兴时期村庄被封闭在历史城墙内的标志性例子。

　　“机器学习用于自动检测由鹅卵石、鹅卵石和砖块制成的街道和人行道之间的差异，这些街道和人行道的高度和宽度差异很大，一方面是历史名城的典型特征，另一方面使运动障碍者难以移动。现场验证所得数据的良好可靠率(89%);这允许使用它来设计最容易到达的路线的地图。”

　　“从收集的数据或点云开始，即分布在测量空间中的数百万个点，使我们能够获得我们周围事物的测量值和三维表示，例如房屋、街道、广场、人行道和各种物体，在机器学习的帮助下，可以识别历史城市环境中最容易访问的轨迹和路径。Sabbioneta 的工作使测试和展示人工智能方法在管理历史城市中心的无障碍设施方面的重要性成为可能。”reccani说。

　　米兰理工大学地形与制图学教授安德里亚·阿达米(Andrea Adami)解释说：

　　机器学习 (ML) 允许试图模拟人脑功能的复杂神经网络从操作员先前构建的大量数据中“学习”。在学习阶段之后，通过输入的组合，可以自动识别和分类数据中的对象，无需人工干预。

　　几何和空间地理参考信息的自动提取可以扩展到其他城市元素，并用于旅游可达性和导航应用，以及为消除建筑障碍计划(PEBA)或城市可达性计划创建地图基础。更一般地说，收集和处理的数据可用于构建城市模型和历史城市中心的数字模型。

　　丹尼尔·特雷卡尼(Daniele Treccani)目前正致力于将他的研究扩展到其他城市测量系统的数据，例如UAS(无人机)摄影测量，飞机上的激光扫描仪测量系统或便携式系统(背包或手持设备)，并继续与维戈大学(西班牙)合作，他进行了部分研究。

报名申请

请提供以下信息，招生老师会尽快与您联系。符合报考条件者为您提供正式的报名表，我们承诺对您的个人信息严格保密。

姓名*

最高学历/学位*

请选择

大专以下大专本科有学位本科无学位硕士博士

手机*

毕业时间*

请选择

2026年 2025年 2024年 2023年 2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年 2006年 2005年 2004年 2003年 2002年 2001年 2000年 1999年

备注

所在地区*

省份