Machine learning e Computer Vision

I recenti progressi nel campo dell’intelligenza artificiale sia in termini di software che in termini di hardware stanno trasformando radicalmente le potenzialità di qualsiasi dispositivo tecnologico.

Tra i vari campi di applicazione quello delle immagini è sicuramente quello in cui se ne traggono i maggiori benefici. Sostanzialmente significa che i normali dispositivi di visione vengono dotati di di capacità cognitive, ovvero che una telecamera può apprendere e riconoscere qualsiasi cosa per cui la addestriamo.

Significa che un computer può analizzare immagini satellitari, video e qualsiasi fonte ed estrapolare informazioni senza la supervisione umana.

Potenziamento

Precisione

Controllo

IA: Performance e Funzionalità

Un fattore da tenere in grande considerazione, è la semplicità con cui oggi si riesce a realizzare hardware e piattaforme o adattare quello che è già esistente. Nonostante l’avanzamento dell’IOT che ci permette di acquisire e processare i dati nel cloud, con i video e le immagini i problemi anche solo di flusso non sono trascurabili.

Grazie alla nascita di prodotti di vario genere e potenza dedicati ai calcoli (inferenza) in tempo reale per i modelli di intelligenza artificiale possiamo creare prodotti più complessi con costi irrisori.

Le performance rispetto ai tradizionali algoritmi di analisi e riconoscimento già esistenti sono senza paragoni, sia nella velocità che nell’accuratezza che nelle funzioni.

Riconoscere oggetti o animali in movimento
Riconoscere oggetti georiferiti su mappa
Riconoscere oggetti da mappa satellitare
Archivio informazioni estrapolate da foto/video
Riconoscere luoghi fisici, siti e panorami
Sistemi di controllo e allarme per l’accesso riservato

Hardware con integrazione IA

Si possono applicare modelli di intelligenza artificiale direttamente sul device senza dover condividere i dati su cloud. Così anche in assenza di un collegamento internet il sistema continua a funzionare. I modelli a cui si possono applicare sono di varie tipologie.

Nelle microcamere ad esempio, si possono processare i dati su device eliminando i problemi legati alla latenza, fattore fondamentale per le applicazioni real-time. I dati vengono condivisi solo se e quando è necessario, mantenendo una maggior sicurezza e privacy. Si tratta di device a basso consumo, adatti a monitoraggi di lunga durata.

Quando le esigenze aumentano e si ha bisogno delle migliori performance esistono soluzioni avanzate di telecamere industriali: più robuste, con una migliore qualità dell’immagine e numero di fotogrammi. Queste caratteristiche rendono queste telecamere adatte ad applicazioni mission critical. Il Multispettrale ci consente inoltre di vedere oltre il normale campo visivo, osservando caratteristiche invisibili a occhio nudo.

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