Sono sempre di più le soluzioni di Intelligenza Artificiale che permettono alle macchine di comprendere i dati visivi. In particolare, possiamo definire quella branca di AI che replica le funzioni dell’apparto visivo umano come Computer Vision. Un esempio è l’Image & Video Recognition che classifica automaticamente i dati provenienti da immagini e video e restituisce informazioni. Ciò rende possibile l’automatizzazione di svariati processi e diversi vantaggi per le organizzazioni che ne fanno uso.

 

Come funziona l’Image & Video Recognition

La classificazione dei dati visivi avviene tramite l’impiego di tecnologie di machine learning. Esse, ricostruiscono una sorta di mappa su un tipo di input trasformandolo in un output. Nello specifico la Computer Vision si basa sul deep learning. Facciamo un esempio:

Noi poniamo una domanda al computer (input) e, attraverso le reti neurali artificiali, esso ci restituisce una risposta (output).

Computer Vision: Image & Video Recognition

Il modello deve essere addestrato al riconoscimento delle immagini. Infatti, per essere funzionale, necessita di un’ampia disponibilità di dati che abbiano una chiara relazione con l’obiettivo per cui viene utilizzata l’Intelligenza Artificiale. Ad esempio, se la soluzione di Video Recognition serve ad identificare da una telecamera delle automobili con determinate caratteristiche, i dati con cui verrà addestrato il modello, rappresenteranno immagini di auto. Inoltre, si potrebbero aggiungere altri modelli per individuare il colore dell’automobile che stiamo cercando.

Una caratteristica dell’Intelligenza Artificiale è che il modello impara dai nuovi input. Ovviamente, ciò è possibile solo se anche i nuovi dati hanno una chiara relazione con l’obiettivo dell’AI. Tuttavia, il processo di apprendimento deve essere monitorato dall’uomo, in modo che l’algoritmo capisca cosa deve imparare.

Image & Video Recognition: alcuni esempi di utilizzo

Oggi sono disponibili sul mercato diversi dispositivi dotati di Intelligenza Artificiale, in grado di trasformare i dati visivi in informazioni. Ad ogni modo, per poter usufruire di soluzioni di Image & Video Recognition, non è necessario avere dispositivi ultra tecnologici. Infatti, esistono software di Computer Vision che si adattano a macchine che non dispongono di AI.

Gli utilizzi che se ne possono fare sono svariati:

  • Diagnosi ai pazienti con determinate malattie
  • Monitoraggio degli assembramenti (utile in tempo di pandemia)
  • Identificazione di malfunzionamenti
  • Aumento della sicurezza tramite una video sorveglianza più accurata, anche in real-time
  • Controllo visivo di qualità del prodotto
  • Analisi e monitoraggio della movimentazione di merci deperibili

Il valore aggiunto delle soluzioni di Image & Video Recognition

Uno dei primi vantaggi che viene in mente pensando all’Image & Video Recognition è innanzitutto la rapidità di analisi. Infatti, questi software di Computer vision sono in grado di elaborare e analizzare grandi quantità di dati in tempi molto più brevi rispetto a quanto farebbe una persona. Come secondo vantaggio possiamo prendere in considerazione la riduzione dei costi. Essa è dovuta, non solo, alla velocizzazione dei processi di analisi. Infatti l’AI permette di impiegare meno risorse umane in attività di basso valore e affidare loro lavori con una maggiore profittabilità. Il terzo vantaggio è l’accuratezza. L’attenzione umana cala con il passare delle ore dedicate all’attività, mentre l’efficienza della macchina rimane sempre la stessa. Inoltre, quest’ultima offre più continuità, potendo lavorare 24×7.

I sistemi di Machine Learning sono in grado di estrarre nuovi elementi e significati grazie al processo di apprendimento automatico. Oltre a ciò, un modello di AI può essere facilmente duplicato su più macchine virtuali, aumentando così la velocità di elaborazione.

Il ruolo umano nella Computer Vision

Abbiamo visto come questo tipo di tecnologia intelligente offra innumerevoli vantaggi per il lavoro umano. Ad alcuni potrebbe sembrare però che sostituisca le attività delle persone, togliendo posti di lavoro. In realtà, l’integrazione della tecnologia è volta a quelle attività di basso valore, in modo che le risorse umane possano dedicare più tempo a quelle di alto valore.

Infatti, l’AI raggiunge solo gli obiettivi per cui è stata costruita. Non sa riconoscere contesti diversi da quelli per cui è stata addestrata. Ad esempio se la sua funzionalità è quella di riconoscere un cancro al seno, lo farà molto più velocemente di un essere umano, ma non saprà individuare altre eventuali malattie del paziente. Per avere una visione più ampia sarà necessario l’intervento di un medico specializzato.

Sicuramente l’Intelligenza Artificiale sta portando e continuerà a portare grandi cambiamenti nei processi di lavoro. Ciò comporta la necessità urgente di nuove figure professionali e la formazione ed aggiornamento di quelle esistenti per rendere tra loro complementari lavoro umano e lavoro artificiale.

Pragma Etimos: soluzioni di Image & Video Recognition

Pragma Etimos sviluppa soluzioni di Image & Video Recognition su misura alle esigenze del cliente.

Partendo da dati visivi offriamo servizi di:

  • Individuazione targhe
  • Individuazione persone
  • Individuazione veicoli
  • Individuazione oggetti
  • Individuazione animali
  • Riconoscimento emozioni
  • Riconoscimento e segmentazione persone per età
  • Riconoscimento e segmentazione persone per genere
  • Verifica caratteristiche facciali di persone anche all’interno di gruppi
  • Matching viso/nominativo

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