Computer Vision: Definizioni e Applicazioni

Nell’era del rapido progresso tecnologico, la Computer Vision emerge come una forza importante, influenzando numerosi settori. Dalla sanità all’automotive, le sue applicazioni stanno cambiando il modo in cui percepiamo e interagiamo con il mondo. Questo articolo esplora l’impatto della Computer Vision, scoprendo il suo ruolo critico nel migliorare la diagnostica, le misure di sicurezza e molto altro.

Cos’è la Computer Vision?

La Computer Vision è un ramo tecnologico dell’informatica che si concentra sull’espansione della comprensione di un computer dei media digitali. Di solito è integrata con diversi modelli di Machine Learning e algoritmi di Pattern Recognition per eseguire varie attività e operazioni. I sistemi possono essere addestrati per identificare oggetti e classificarli in base ad attributi simili con precisione, quando integrati con modelli di Deep Learning.

Questi sistemi sono particolarmente utili in settori come l’automotive e la sanità, soprattutto grazie alle loro capacità flessibili – come i sistemi di rilevamento e riconoscimento. Molte aziende oggi stanno adottando questi sistemi non solo per automatizzare le attività, ma anche per ridurre le possibilità di errore umano utilizzando questa comprensione per eseguire le attività in modo più efficiente.

Applicazioni ed Esempi di Computer Vision

Settore Sanitario

Un settore che ha beneficiato notevolmente dell’adozione della Computer Vision è il settore sanitario. È uno strumento efficiente utilizzato per automatizzare le attività e può essere usato per compiti come la diagnosi e l’imaging. Questo è il risultato delle Reti Neurali Convoluzionali (CNN), sistemi altamente efficienti nell’ottenere informazioni integrali dai dati e che possono quindi essere utilizzati per il rilevamento delle immagini e molti altri usi. Nel settore sanitario, questa tecnologia avanzata contribuisce ad attività come:

Imaging Medico

La computer vision viene utilizzata per identificare eventuali anomalie in radiografie, risonanze magnetiche e TAC quando integrata con CNN e algoritmi di Pattern Recognition. Questo svolge un ruolo integrale nella diagnosi delle malattie con elevati livelli di precisione.

Rilevamento della Progressione delle Malattie

Questa applicazione è entrata in gioco dopo gli effetti catastrofici del COVID-19. A causa della sua rapida progressione in tutto il mondo, la computer vision è stata utilizzata per fare distinzioni tra pazienti critici – consentendo un processo di screening efficiente. I sistemi erano dotati di modelli di Deep Learning in grado di tracciare il pattern respiratorio dei pazienti e quindi diagnosticare la loro condizione di conseguenza.

Un esempio di questa applicazione è il sistema AI di Google Health per lo Screening Mammografico. Hanno sviluppato un sistema di Intelligenza Artificiale che sfrutta la capacità della computer vision per analizzare le immagini mammografiche per lo screening del cancro al seno. Con l’obiettivo di aumentare la precisione, il sistema di Google Health ha ridotto i falsi positivi del 5,7% negli Stati Uniti e dell’1,2% nel Regno Unito e ridotto i falsi negativi del 9,4% negli Stati Uniti e del 2,7% nel Regno Unito.

Settore Automotive

La Computer Vision svolge un ruolo integrale nel settore automotive, influenzando settori come la produzione di veicoli, le ispezioni e gli standard di sicurezza. Le grandi quantità di dati addestrano questi sistemi a seconda dell’operazione in questione. Alcune di queste operazioni includono:

Guida Autonoma

L’Intelligenza Artificiale svolge un ruolo integrale nello sviluppo della tecnologia che sta dietro ai veicoli a guida autonoma. La Computer Vision è un ramo di questo sistema ed è comunemente installata all’interno dei Sistemi Avanzati di Assistenza alla Guida (ADAS). I modelli aiutano nel Rilevamento e nell’Evitamento degli Ostacoli, nel Rilevamento della Corsia e nel Mantenimento della Corsia e nell’Evitamento delle Collisioni.

Strumenti di Sicurezza per Veicoli e Conducenti

La Computer Vision alimenta sistemi integrati come il Parcheggio Automatizzato e le Telecamere a 360 Gradi nell’automobile. Questi sistemi sono addestrati da una moltitudine di dati e utilizzano il Deep Learning per identificare oggetti negli angoli ciechi del veicolo e consentire al conducente di rispondere immediatamente.

Inoltre, molti veicoli sono dotati anche di Sistemi di Monitoraggio del Conducente alimentati dalla Computer Vision. Le telecamere installate all’interno dell’abitacolo del veicolo vengono utilizzate per monitorare il viso e i movimenti oculari del conducente per rilevare segni di affaticamento o distrazione. Questo consente un tempo di risposta più rapido e fornisce un livello di protezione sia al conducente che al veicolo.

Ispezioni dei Veicoli

Molte aziende oggi hanno sviluppato sistemi che utilizzano la Computer Vision e i Modelli di Machine Learning per eseguire ispezioni dei veicoli. Questi sistemi sono comunemente utilizzati durante le consegne delle auto. Un veicolo attraversa molteplici passaggi di consegna durante il suo ciclo di vita, il che aumenta le possibilità che subisca danni da minori a maggiori.

Per evitare questi danni, molte aziende conducono ispezioni dei veicoli prima e dopo aver ricevuto il veicolo. La Computer Vision è in prima linea in questa tecnologia e viene utilizzata per identificare eventuali anomalie sul veicolo. È diventata popolare grazie alla sua capacità di eseguire l’attività in modo efficiente e in meno tempo.

Focalx è un esempio di azienda che ha creato questa tecnologia. Il loro sistema è costituito da complessi algoritmi di machine learning e modelli di computer vision altamente addestrati che determinano le condizioni di un veicolo in base alle immagini fornite.

Questi strumenti tecnologici non solo sono efficienti nell’identificare i danni, ma sono anche in grado di categorizzarli in base ai livelli di gravità. Questo non solo consente alle aziende di mitigare i costi di conseguenza, ma anche di identificare le cause del danno.

Casi d’Uso Generali

In senso più generale, la Computer Vision può essere utilizzata anche per sviluppare sistemi utilizzati per attività quotidiane. Queste applicazioni includono:

Riconoscimento Facciale

La Computer Vision è lo strumento tecnologico principale dietro lo sviluppo dei sistemi di Riconoscimento Facciale. Consente ai sistemi di identificare gli individui in base alle loro caratteristiche facciali. Questo sistema personalizzato è alimentato da una Rete Neurale Convoluzionale (CNN) di deep learning che identifica gli aspetti specifici di un volto e memorizza le caratteristiche uniche individualmente. Questa applicazione viene utilizzata nei sistemi di sicurezza, nelle forze dell’ordine e per sbloccare smartphone o altri dispositivi.

Riconoscimento Ottico dei Caratteri

Il Riconoscimento Ottico dei Caratteri o OCR è una tecnologia che può essere integrata con i sistemi di Computer Vision e può essere utilizzata per convertire il testo da immagini scansionate in dati elettronici che possono essere letti facilmente in formato digitale. Questo metodo è comune per digitalizzare i testi in modo che possano essere manipolati per un ulteriore utilizzo. L’OCR è utilizzato da diverse aziende che cercano di digitalizzare i dati ed è comunemente utilizzato anche dal pubblico generale. Esistono diverse applicazioni online che consentono l’estrazione di dati da immagini scansionate di documenti o documenti cartacei.

Realtà Aumentata (AR) e Realtà Virtuale (VR)

Principalmente comune nell’intrattenimento e nel gaming, la Computer Vision è ampiamente utilizzata per le esperienze AR e VR. Queste realtà iper-realistiche sono create attraverso l’integrazione della Computer Vision nei sistemi. La Computer Vision aiuta a rilevare oggetti del mondo reale (attraverso il rilevamento degli oggetti) e quindi consente al sistema di imporre caratteristiche virtuali su di essi. Questo non solo crea un’esperienza realistica, ma consente anche al pubblico di interagire con gli oggetti e aumenta il loro livello di soddisfazione con l’esperienza iper-realistica.

Conclusione

In conclusione, la computer vision è un progresso tecnologico che si è integrato in diversi settori con applicazioni che spaziano su una gamma diversificata. Dal miglioramento della diagnostica sanitaria e del miglioramento delle operazioni del settore automotive, alla fornitura di nuove esperienze utente nell’intrattenimento e all’aumento delle misure di sicurezza, questa tecnologia è un grande abilitatore di innovazione ed efficienza. Ha la capacità di analizzare accuratamente i dati visivi attraverso modelli di machine learning e deep learning e può quindi portare a cambiamenti importanti in cose come l’automazione, la sicurezza e la sanità.