10 progetti di computer vision semplici per l'apprendimento pratico

Hai mai notato come le telecamere per il traffico rilevino automaticamente i veicoli, come i negozi utilizzino telecamere di sorveglianza per tracciare i prodotti sugli scaffali o come le app di fitness usino la fotocamera del tuo telefono per comprendere i tuoi movimenti in tempo reale? Tutte queste tecnologie si basano sulla computer vision.

La computer vision è una branca dell'intelligenza artificiale che aiuta le macchine a vedere e interpretare immagini e video. Invece di limitarsi a registrare elementi visivi, questi sistemi possono riconoscere oggetti, identificare schemi e trasformare ciò che vedono in informazioni utili.

I modelli di computer vision open-source all'avanguardia, come Ultralytics YOLO26, supportano una varietà di attività di visione, tra cui rilevamento di oggetti, classificazione di immagini, segmentazione di istanze, stima della posa e tracciamento di oggetti. Questi modelli sono progettati per funzionare in modo efficiente in tempo reale, rendendo più semplice per gli sviluppatori creare applicazioni pratiche in diversi settori.

Link to this section10 progetti di computer vision semplici a colpo d'occhio#

Link to this section10 progetti di computer vision facili per principianti#

Link to this sectionUn sistema di allarme di sicurezza basato sulla visione#

I sistemi di sicurezza vengono utilizzati in case, uffici e magazzini per mantenere gli spazi sicuri. I tradizionali sistemi basati su sensori non sono sempre affidabili, soprattutto in ambienti mutevoli.

Ad esempio, i sensori di movimento di base spesso attivano falsi allarmi a causa di ombre, cambiamenti di illuminazione o piccoli movimenti. Al contrario, un sistema basato su telecamera alimentato dalla computer vision può identificare specifici oggetti di interesse, migliorando significativamente la precisione e riducendo i falsi allarmi.

Un sistema di monitoraggio della sicurezza in tempo reale può essere costruito utilizzando Ultralytics YOLO26, che elabora ogni fotogramma della telecamera e rileva oggetti predefiniti come persone o veicoli all'interno della scena. Quando viene identificato un oggetto di interesse, il sistema disegna dei bounding box attorno ad esso e assegna un punteggio di confidenza alla previsione.

Fig 2. Rilevamento di una persona in un cortile utilizzando un modello Ultralytics YOLO (Fonte)

È inoltre possibile definire un'area di interesse (ROI), come una porta o un'area riservata, in modo che gli avvisi vengano attivati solo quando gli oggetti entrano in quella zona designata. Questo tipo di progetto può aiutarti a familiarizzare con il funzionamento del rilevamento di oggetti in tempo reale e con il modo in cui gli output del modello possono essere integrati con azioni automatizzate, come notifiche o allarmi.

Link to this sectionMonitoraggio degli allenamenti tramite computer vision#

Molte applicazioni di fitness usano una telecamera per contare le ripetizioni e tracciare il movimento. Mentre la telecamera cattura il video, la computer vision analizza il movimento del corpo in tempo reale.

Un sistema di workout monitoring di questo tipo può essere sviluppato utilizzando Ultralytics YOLO26 e le sue capacità di pose estimation. Il modello elabora ogni frame e rileva i punti chiave del corpo come spalle, gomiti, anche e ginocchia. Questi punti formano uno scheletro digitale che rappresenta la postura e il movimento della persona.

Fig 3. Tracciamento in tempo reale e conteggio automatico delle ripetizioni degli esercizi (Fonte)

Mentre vengono eseguiti esercizi come squat o flessioni, è possibile misurare i cambiamenti negli angoli delle articolazioni per stimare le ripetizioni. Ad esempio, tracciando come il ginocchio si piega e si raddrizza durante uno squat, il sistema può contare ogni ripetizione completata.

Link to this sectionGestione del parcheggio dei veicoli abilitata dalla visione#

Il parcheggio può essere frustrante in luoghi come centri commerciali, uffici, aeroporti e complessi residenziali. I controlli manuali richiedono tempo e i sensori di base mostrano solo se un singolo posto è occupato. Un sistema basato su telecamera può monitorare l'intera area di parcheggio contemporaneamente e mostrare quali posti sono liberi in tempo reale.

Puoi creare un sistema di gestione del parcheggio utilizzando Ultralytics YOLO26 per rilevare i veicoli da un feed video in diretta. Il sistema analizza ogni fotogramma e identifica le auto nella scena.

Fig 4. Gestione intelligente del parcheggio abilitata dalla computer vision (Fonte)

Puoi disegnare le zone di parcheggio sullo schermo e verificare se un'auto rilevata si sovrappone a una di quelle zone. Se lo fa, quel posto viene contrassegnato come occupato. In caso contrario, rimane disponibile.

Per estendere il sistema, potresti aggiungere il rilevamento della targa e applicare il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per leggere i numeri di targa per la registrazione o il controllo degli accessi.

Link to this sectionIdentificazione delle specie vegetali con la classificazione delle immagini#

L'identificazione delle piante è importante in agricoltura, nel monitoraggio ambientale e nell'istruzione. Gli agricoltori la usano per rilevare la salute delle colture, i ricercatori per studiare la biodiversità e gli studenti per imparare a conoscere le diverse specie.

L'identificazione tradizionale delle piante spesso richiede conoscenze esperte e confronti manuali, il che può richiedere tempo e risultare incoerente. La computer vision accelera e scala questo processo analizzando automaticamente le immagini.

Per questo tipo di soluzione, puoi creare un modello di classificazione delle immagini che preveda la specie di una pianta da una foto. Puoi iniziare con un modello pre-addestrato come YOLO26 e perfezionarlo (fine-tuning) su un set di dati vegetali etichettato utilizzando il transfer learning.

Durante l'addestramento, il modello apprende pattern come la forma delle foglie, la consistenza e le differenze di colore per distinguere le specie. Per iniziare, puoi esplorare dataset di piante disponibili pubblicamente o dataset curati dalla community su piattaforme come Roboflow Universe per accedere rapidamente a immagini etichettate.

Link to this sectionGestione delle code utilizzando la vision AI#

I sistemi di gestione delle code sono utilizzati in luoghi come banche, aeroporti, ospedali e negozi al dettaglio per monitorare il flusso di persone e ridurre i tempi di attesa. Nello specifico, con la computer vision, puoi contare e monitorare le persone in fila utilizzando un feed video in diretta.

Un sistema di monitoraggio delle code integrato con un modello di computer vision, come YOLO26 per il rilevamento e il tracciamento delle persone, può semplificare la gestione delle code. Il sistema può elaborare ogni fotogramma video, rilevare le persone e contare quante ne sono presenti all'interno di un'area di coda predefinita.

Fig 5. Gestione delle code in un aeroporto potenziata dalla vision AI

Combinando il rilevamento degli oggetti con una semplice logica di tracciamento, puoi stimare la lunghezza della coda e persino avere un'idea del tempo di attesa in base alla velocità con cui la fila avanza.

Link to this sectionRilevamento e monitoraggio della folla basati su regioni#

Contare le persone in un'area specifica è importante per eventi, spazi pubblici e gestione della sicurezza. Invece di contare tutti nel fotogramma, puoi concentrarti solo su una regione selezionata come un ingresso, un'area d'attesa o una zona riservata.

Utilizzando YOLO26, puoi rilevare le persone in ogni frame video e definire una regione personalizzata sullo schermo. Questa soluzione può essere progettata per contare solo gli individui all'interno di quel perimetro.

Fig 6. Monitoraggio della folla utilizzando il conteggio basato su regioni (Fonte)

Questo approccio ti aiuta a monitorare la densità della folla in aree mirate e a comprendere come l'occupazione cambia nel tempo.

Link to this sectionIspezione della qualità nella produzione#

Nella produzione, piccoli errori come componenti mancanti o posizionamento errato possono influire sulla qualità del prodotto e portare a resi. Per ridurre questi problemi, molte linee di produzione utilizzano sistemi di visione per il rilevamento dei difetti prima che i prodotti passino alla fase successiva.

Puoi simulare una semplice catena di montaggio in cui una telecamera cattura i prodotti mentre si muovono lungo un nastro trasportatore. Usando YOLO26, un sistema di questo tipo può verificare se tutti i componenti necessari sono presenti e posizionati correttamente.

Fig 7. Rilevamento e conteggio di pacchi in una catena di montaggio utilizzando YOLO

Questo tipo di sistema può anche essere sviluppato per contare gli articoli, confermare che l'imballaggio sia sigillato e controllare se i prodotti sono disposti correttamente prima di lasciare la linea.

Link to this sectionMonitoraggio del traffico con segmentazione delle immagini#

Il monitoraggio del traffico spesso implica qualcosa di più del semplice conteggio dei veicoli. Negli incroci trafficati, è utile comprendere come i veicoli siano posizionati all'interno delle corsie e quanto spazio stradale occupino.

Per un sistema di monitoraggio del traffico, puoi costruire una soluzione utilizzando il supporto di instance segmentation di YOLO26. A differenza del basic object detection, la instance segmentation genera maschere a livello di pixel per ogni veicolo rilevato, delineandone la forma esatta invece di disegnare solo un BBox.

Fig 8. Segmentazione, conteggio e tracciamento dei veicoli in tempo reale (Fonte)

Analizzando queste maschere di segmentazione, il sistema può fornire approfondimenti più dettagliati sull'uso delle corsie, sulla densità dei veicoli e sui pattern di congestione.

Link to this sectionUtilizzo della computer vision per la stima della velocità#

Speed estimation è comunemente usato nel monitoraggio del traffico, nella logistica e nei sistemi di trasporto intelligenti. Con la computer vision, puoi stimare la velocità di un veicolo direttamente dalle riprese video senza utilizzare sensori fisici o radar.

Fig 9. Tracciamento dei veicoli utilizzando YOLO (Fonte)

Puoi utilizzare YOLO26 per rilevare e tracciare oggetti in un flusso video. Misurando quanto lontano si muove un veicolo tra i frame e utilizzando il frame rate video insieme a un riferimento di distanza nel mondo reale, puoi stimarne la velocità.

Link to this sectionMonitoraggio della sicurezza dei lavoratori con stima della posa#

La sicurezza dei lavoratori è fondamentale in ambienti come cantieri, fabbriche e magazzini. Posture non sicure, tecniche di sollevamento improprie o cadute improvvise possono aumentare significativamente il rischio di infortuni.

Un esempio è l'utilizzo di YOLO26 con la pose estimation per analizzare la postura dei lavoratori in tempo reale. Il modello rileva i punti chiave del corpo come spalle, anche, ginocchia e gomiti. Valutando gli angoli articolari e i pattern di movimento, il sistema può identificare piegamenti non sicuri, una postura di sollevamento errata o movimenti improvvisi che potrebbero indicare una caduta.

Fig 10. Utilizzo della pose estimation umana per analizzare la postura dei lavoratori edili (Source)

Può anche misurare per quanto tempo un lavoratore rimane in una posizione sotto sforzo e attivare avvisi se vengono superate le soglie di postura predefinite.

Link to this sectionCapire come funziona la computer vision#

La computer vision è un campo dell'IA che utilizza deep learning, machine learning e altre tecniche per aiutare le macchine a comprendere immagini e video. Consente ai sistemi di analizzare dati visivi e riconoscere schemi.

Il processo inizia spesso con l'elaborazione delle immagini o la pre-elaborazione dei dati, dove i dati visivi vengono puliti, ridimensionati o migliorati prima di essere analizzati. Una rete neurale viene quindi addestrata su grandi set di dati in modo che possa apprendere schemi come forme, bordi, texture e caratteristiche degli oggetti. In generale, più dati di alta qualità vengono utilizzati per addestrare un modello, migliori saranno le sue prestazioni nei vari scenari del mondo reale.

Molti moderni sistemi di computer vision si basano su reti neurali convoluzionali (CNN), progettate specificamente per compiti legati alle immagini. Le CNN estraggono automaticamente importanti caratteristiche visive e le usano per fare previsioni.

La maggior parte dei progetti per principianti è costruita attorno ad alcuni vision tasks principali. Ecco quelli principali in cui ti imbatterai:

• Classificazione di immagini: Questa attività assegna una singola etichetta a un'intera immagine, come determinare se una foto mostra un gatto o un cane.
• Rilevamento di oggetti: Gli oggetti all'interno di un'immagine vengono individuati ed evidenziati utilizzando riquadri di delimitazione (bounding box), ad esempio identificando auto, persone o biciclette in una scena stradale.
• Segmentazione di istanze: Ogni oggetto in un'immagine viene separato a livello di pixel in modo che la sua forma esatta possa essere delineata, il che è utile quando sono richiesti confini precisi.
• Stima della posa: Punti chiave sul corpo umano, come spalle, gomiti e ginocchia, vengono identificati nelle immagini per comprendere la postura e il movimento.
• Tracciamento di oggetti: Gli oggetti vengono seguiti attraverso i fotogrammi video per monitorare come si muovono nel tempo.

Fig 1. Un esempio di rilevamento di oggetti tramite computer vision

Link to this sectionIl crescente impatto della computer vision#

Oggi la vision AI viene adottata in molti settori. Infatti, si prevede che il mercato globale della computer vision raggiungerà i 58 miliardi di dollari entro il 2030, crescendo di quasi il 20% all'anno man mano che sempre più organizzazioni integrano l'intelligenza visiva nei propri sistemi.

Ad esempio, il trasporto è una delle principali aree di crescita. Per quanto riguarda le auto a guida autonoma, la computer vision consente ai veicoli di rilevare corsie, veicoli, pedoni e segnali stradali in tempo reale.

La vendita al dettaglio è un altro esempio interessante. I negozi automatizzati utilizzano la computer vision e la fusione dei sensori per rilevare i prodotti che i clienti prelevano, consentendo acquisti senza cassa.

Nel frattempo, nell'assistenza sanitaria, la computer vision è ampiamente utilizzata nell'imaging medico per analizzare scansioni come radiografie, risonanze magnetiche e immagini TC, aiutando i medici a rilevare anomalie e supportare la diagnosi.

Link to this sectionCose da considerare prima di iniziare un progetto di vision AI#

Pianificare in anticipo il tuo progetto di vision AI può aiutarti a evitare errori comuni e a costruire un sistema più affidabile. Ecco alcuni fattori pratici da considerare prima di iniziare un progetto di computer vision:

• Definisci chiaramente l'obiettivo: Sii specifico riguardo a ciò che vuoi che il sistema faccia, che si tratti di rilevare oggetti, tracciare movimenti, stimare la posa o classificare immagini. Un obiettivo chiaro può guidare meglio le tue decisioni tecniche durante tutto il progetto.
• Dai priorità alla qualità del set di dati: Dati e annotazioni ben etichettati, diversificati e rappresentativi sono essenziali. Dati di scarsa qualità portano spesso a prestazioni del modello inaffidabili.
• Scegli gli strumenti giusti: Seleziona strumenti ben supportati e facili da usare. Python è una scelta comune per i principianti perché offre un vasto ecosistema di librerie di computer vision e risorse di apprendimento. Anche i modelli della famiglia Ultralytics YOLO sono popolari per varie attività di visione come il rilevamento e il tracciamento di oggetti, rendendoli un punto di partenza pratico e accessibile.
• Ottimizzazione per le condizioni del mondo reale: Cambiamenti di illuminazione, angolazioni della telecamera, sfocatura da movimento e disordine dello sfondo possono influire sulle prestazioni. Testa il tuo sistema in condizioni simili a quelle in cui verrà effettivamente utilizzato.
• Pensa alla privacy e all'etica: Se stai lavorando con immagini o video di persone, considera le normative sulla privacy dei dati e le pratiche di IA responsabile. Assicurati che i dati siano raccolti e utilizzati in modo appropriato.

Link to this sectionPunti chiave#

La computer vision sta cambiando il modo in cui i sistemi comprendono i dati visivi. Esplorando idee di progetto pratiche e applicazioni del mondo reale, i principianti possono acquisire rapidamente esperienza pratica.

Modelli come Ultralytics YOLO26 rendono più semplice iniziare e vedere i risultati più velocemente. Con obiettivi chiari e dati di qualità, puoi costruire una solida base per sistemi di computer vision più avanzati.

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