Deep Learning-Based Real-Time Multiple-Object Detection on a rover. Lo studio mira a implementare attraverso una rete neurale un algoritmo di intelligenza artificiale che riconosca e differenzi diversi tipi di oggetti. L'intelligenza deve essere in grado di classificare un oggetto, parametrizzare lo spazio dell'immagine e permettere il tracciamento di uno di essi per mezzo di una telecamera in tempo reale. In questo progetto si testeranno diversi algoritmi e diversi framework applicati a due reti neurali (YOLO e SSD), al fine di valutare quale di essi è il più affidabile e il più adatto per l'architettura NVIDIA Jetson-Nano. I migliori risultati saranno basati sulla mAP (precisione media media) e la sua velocità in FPS.