Davide Lavezzini
SVILUPPO DI UN SISTEMA ALPR IN TEMPO REALE PER DISPOSITIVI EDGE = DEVELOPMENT OF A REAL-TIME ALPR SYSTEM FOR EDGE DEVICES.
Rel. Alessandro Fiori. Politecnico di Torino, Master of science program in Mathematical Engineering, 2026
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Abstract
Il presente lavoro introduce un sistema di Automatic License Plate Recognition (ALPR) ottimizzato per il contesto operativo europeo, con particolare focus sul traffico veicolare italiano e sui flussi transfrontalieri verso/da paesi limitrofi (Francia, Germania, Svizzera, Austria). Superando i limiti delle soluzioni commerciali generaliste, il sistema proposto integra un detector RT-DETR v2 (Real-Time Detection Transformer) e un riconoscitore Compact Convolutional Transformer (CCT), orchestrati in una pipeline a tre stadi che include la discriminazione della nazionalità tramite MobileNetV3. Il sistema, addestrato su un dataset ibrido (reale + sintetico) rappresentativo della distribuzione reale del traffico italiano (70% targhe nazionali, 30% estere in transito), raggiunge un’accuratezza elevata per ognuno dei 3 stadi, mantenendo una latenza inferiore ai 200 ms su hardware edge di fascia media.
I risultati sperimentali dimostrano che la modellazione esplicita delle dipendenze globali tramite self-attention permette di risolvere casi critici di occlusione e distorsione prospettica, garantendo un’affidabilità superiore (AR@100 > 91%) rispetto alle baseline CNN tradizionali (YOLOX), rendendo la soluzione idonea per scenari di controllo accessi urbani (ZTL) e monitoraggio autostradale free-flow.
Relators
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Aziende collaboratrici
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