Computer vision: tutto ciò che un system integrator deve sapere
Se sei un system integrator in grado di guardare oltre il presente e desideroso di sperimentare le tecnologie più innovative, allora questo articolo fa per te.
Vedremo cos’è la computer vision (ma se lo sai già, puoi andare direttamente al paragrafo successivo). Poi capiremo quali sono i contesti in cui può essere applicata, così puoi già pensare a quali clienti puoi proporla. Alla fine dell’articolo, faremo un breve accenno alle modalità di implementazione.
Cos’è la computer vision?
La computer vision è un campo dell’intelligenza artificiale che ha l’obiettivo di dare alle macchine la capacità di interpretare e comprendere le immagini. Per rendere il concetto semplice, si può dire che grazie alla computer vision, le macchine possono “vedere”.
Con la computer vision, dunque, le macchine riescono ad analizzare visivamente l’ambiente circostante o un oggetto specifico e per poi estrarre informazioni utili.
Queste informazioni sono poi elaborate sotto forma di dati da dare al sistema, il quale le usa per svolgere azioni specifiche, come per esempio, un controllo o un riconoscimento.
Vediamo allora quali sono queste azioni.
Computer vision: quali sono le applicazioni?
La computer vision ti consente di creare progetti innovativi e di immaginare soluzioni su misura per il tuo cliente. Ecco qualche spunto che può esserti utile.
Controllo qualità con la computer vision
Puoi creare sistemi automatici che rilevino le anomalie nella produzione in serie. Questi superano i sistemi di visione più tradizionali perché non identificano solo il problema ma apprendono man mano che la rilevazione procede.
In ambito industriale puoi identificare:
- i pezzi da scartare;
- il tipo e l’entità dell’anomalia;
- la causa che l’ha prodotta.
La computer vision per riconoscere le patologie
L’idea è quella di affinare le cure a partire dai dati diagnostici, che spesso sono proprio immagini mediche. Con la computer vision è possibile “allenare” le macchine a diagnosticare la malattia per aiutare il medico a individuare il trattamento migliore.
Individuare le frodi assicurative con la computer vision
Alcune agenzie di assicurazioni stanno mettendo a punto sistemi automatici per il riconoscimento delle frodi: la macchina analizza automaticamente le immagini per scovare dei pattern, dei comportamenti ripetitivi che possono indicare che si è davanti a una richiesta di rimborso falsa.
La computer vision nelle smart cities
Far analizzare le immagini di videosorveglianza a un sistema intelligente significa saper riconoscere i movimenti delle persone o dei veicoli che di solito precedono un furto o un crimine specifico. Così le forze dell’ordine possono intervenire ancora più tempestivamente e aumentare il livello di sicurezza in città.
Come implementare la computer vision?
La pratica può essere diversa a seconda del software che si sceglie e per questo ti indichiamo il percorso che è possibile intraprendere con i nostri partner di BlueTensor. La loro soluzione funziona in tre passaggi:
- acquisizione dell’immagine;
- processo dell’immagine;
- analisi dell’immagine per stabilire la reazione che dovrebbe avere la macchina.
Per fare questo è necessario dare al software un buon numero di immagini perché possa imparare a riconoscere ciò che serve al cliente.
Se questo ha già un sistema di riconoscimento delle immagini (come per esempio una telecamera con AI o dei macchinari che producono immagini specifiche come quelle diagnostiche) allora ha già anche una buona quantità di immagini di partenza (che di solito sta tra le 1000 e le 2000 immagini).
Se il cliente, invece, non ha un sistema di riconoscimento e non ha immagini, l’implementazione richiederà più tempo perché sarà necessario acquisirne una quantità minima per poter mettere in funzione la soluzione.
Hai avuto un’idea per l’implementazione della computer vision? Hai un cliente che potrebbe essere interessato a questi campi di applicazione? Scrivici per essere contattato dai nostri specialisti: sapranno darti supporto nella realizzazione del progetto.
