Computer Vision: la tecnologia che sta rivoluzionando il business

Avresti mai pensato anni fa che macchine e computer potessero vedere e comprendere il mondo? Oggi è possibile grazie a una tecnologia chiamata Computer Vision, una branca dell’intelligenza artificiale che sta rivoluzionando il modo in cui gestiamo molti aspetti della nostra vita. Oggi ci concentreremo nel capire come le aziende gestiscono i processi produttivi, la sicurezza e l’analisi dei dati visivi grazie alla Computer Vision. Con i progressi dell’intelligenza artificiale e della potenza computazionale, questa tecnologia avanza sempre di più ed è accessibile che mai, offrendo vantaggi concreti in molti settori. In questo articolo troverai tutto quello che devi sapere su questo tema. Iniziamo!

Computer Vision: cos’è?

La Computer Vision è un ramo dell’IA che utilizza l’apprendimento automatico e le reti neurali per insegnare ai computer a interpretare dati visivi, come immagini e video. Le informazioni estratte possono poi essere elaborate, migliorando decisioni in vari ambiti.

Questa tecnologia è diventata essenziale perché i compiti che richiedono attenzione costante, come l’identificazione di difetti o schemi, possono essere complessi per gli esseri umani, soggetti a fatica e distrazioni. La Computer Vision, invece, lavora in modo rapido e preciso, analizzando grandi quantità di dati senza interruzioni.

La storia della Computer Vision ha radici che partono dagli anni ’50. Dai un’occhiata alla nostra pagina in cui spieghiamo cos’è la Computer Vision.

Come funziona la Computer Vision?

La Computer Vision permette dunque ai computer di interpretare e comprendere immagini e video attraverso algoritmi avanzati. Alla base della Computer Vision moderna vi sono potenti algoritmi di machine learning e, in particolare, deep learning. Le reti neurali convoluzionali (CNN), ispirate alla corteccia visiva umana, sono particolarmente efficaci nell’analizzare dati visivi. Il processo tipico include:

1. Acquisizione dell’immagine: telecamere, sensori LiDAR o dispositivi a infrarossi catturano immagini e flussi video, fornendo dati visivi dettagliati
2. Pre-elaborazione: i dati vengono migliorati tramite tecniche di normalizzazione del colore, riduzione del rumore e segmentazione, preparando le immagini per l’analisi
3. Elaborazione e analisi: gli algoritmi di deep learning e reti neurali convoluzionali, analizzano i dati visivi e identificano schemi, oggetti e anomalie. Tecnologie avanzate come YOLO e Mask R-CNN migliorano il rilevamento e la segmentazione in tempo reale
4. Output/azione: una volta estratti i dati rilevanti, il sistema può prendere decisioni autonome, ad esempio identificando difetti nei prodotti industriali o rilevando il comportamento anomalo di un individuo in un’area sorvegliata.

Lo sviluppo di soluzioni di Computer Vision comporta anche diverse complessità. Ad esempio, l’algoritmo deve riuscire ad attribuire l’etichetta più adeguata a ciò che rileva, oppure, delimitare e analizzare diverse entità all’interno dell’immagine, oltre a identificarle. Per affrontare queste criticità è quindi necessario creare un dataset sufficientemente ampio per l’addestramento dell’algoritmo e insegnare a quest’ultimo a comprendere l’immagine anche in presenza di particolari trasformazioni, come luminosità non ottimale o soggetto parzialmente nascosto.

Possiamo affermare essenzialmente che l’efficacia di questi sistemi dipende fortemente dalla qualità e quantità dei dati di addestramento e dalla potenza computazionale disponibile.

I principali task della Computer Vision

• Image Classification: analisi del contenuto di un’immagine e assegnazione di un’etichetta (dai un’occhiata al nostro software Iryde)

• Object Detection: individuazione di uno o più oggetti all’interno di un’immagine

• Image Segmentation: suddivisione dell’immagine in aree distinte, ad esempio per evidenziare i pixel di un referto medico con un’anomalia

• Face Recognition: riconoscimento e identificazione dei volti

• Action Recognition: rilevazione delle entità e della loro interazione nel tempo e nello spazio, utile per descrivere azioni specifiche

• Visual Relationship Detection: comprensione delle relazioni tra gli oggetti in un’immagine

• Emotion Recognition: analisi delle emozioni trasmesse da un’immagine

• Image Editing: modifica delle immagini, come l’oscuramento di dati sensibili.

Attualmente, le aziende concentrano maggiormente l’attenzione su soluzioni di Image Classification e Object Detection

Come sfruttare la Computer Vision

Le applicazioni della Computer Vision sono molteplici e si stanno evolvendo rapidamente:

• Sicurezza e sorveglianza mediante sistemi avanzati di riconoscimento facciale e identificazione di comportamenti sospetti che migliorano la sicurezza pubblica e aziendale, con algoritmi che analizzano flussi video in tempo reale.
• Medicina e diagnostica: l’analisi automatizzata di radiografie, risonanze magnetiche e TAC aiuta nella diagnosi precoce di malattie, riducendo i margini di errore rispetto alla valutazione umana.
• Retail ed e-commerce per ottimizzare l’esperienza d’acquisto tramite il riconoscimento di prodotti, il monitoraggio degli scaffali e l’analisi predittiva delle preferenze dei clienti.
• Automazione industriale per il controllo qualità: rilevamento di difetti nei prodotti e manutenzione predittiva, grazie a immagini multispettrali.
• Agricoltura di precisione tramite l’uso di droni e sensori ottici che monitorano le colture per rilevare malattie, stress idrico o carenze nutrizionali, aumentando l’efficienza produttiva.
• Logistica e Supply Chain per la gestione dell’inventario, il monitoraggio delle spedizioni e l’ottimizzazione delle operazioni nei magazzini automatizzati.
• Veicoli Autonomi: l’analisi avanzata di immagini consente ai veicoli di riconoscere ostacoli, segnaletica stradale e pedoni, migliorando la sicurezza stradale e l’automazione della guida.
• Smart Cities con sistemi di gestione del traffico in tempo reale e monitoraggio ambientale, basati su immagini satellitari, che contribuiscono allo sviluppo urbano sostenibile.
• Realtà aumentata e virtuale per esperienze immersive in gaming, formazione e progettazione architettonica.

L’importanza della Computer Vision nei prossimi anni

L’evoluzione della Computer Vision è continua e aprirà scenari importanti per le aziende come:

• Edge AI: esecuzione di algoritmi di Computer Vision direttamente sui dispositivi (telecamere, sensori), permettendo analisi in tempo reale a bassa latenza e maggiore privacy.

• Comprensione semantica avanzata: sistemi capaci non solo di identificare oggetti, ma di comprendere il contesto, le relazioni e le azioni in una scena complessa.

• Visione generativa (Generative AI): creazione sintetica di immagini e video realistici per training, simulazione, marketing e design.

• Integrazione multimodale: combinazione con altre IA (NLP, analisi audio) per una comprensione olistica dell’ambiente.

La Computer Vision non è più una semplice tendenza tecnologica, ma un asset strategico fondamentale in grado di sbloccare efficienze operative, migliorare la qualità, potenziare la sicurezza e creare esperienze cliente innovative. Il suo mercato ha raggiunto i 19,83 miliardi di dollari nel 2024 e, nei prossimi anni, si prevede una crescita annua del 19,8%. Le aziende che sapranno integrare efficacemente questa tecnologia nei loro processi avranno un vantaggio competitivo significativo.

È il momento dunque di valutare attivamente come la Computer Vision possa essere applicata per risolvere sfide specifiche e cogliere nuove opportunità, trasformando il modo in cui le macchine “vedono” e interagiscono con il mondo.

Vuoi scoprire la soluzione di Computer Vision targata Neurally? Si tratta di AREA, un software basato su object detection che identifica oggetti, persone, potenziali pericoli in una o più sezioni di flussi video live o registrati. Lo abbiamo sviluppato e registrato presso SIAE, un grande progetto in cui crediamo giorno per giorno, che può svoltare il business della tua azienda.

Scopri AREA