10 semplici progetti di computer vision per imparare facendo

Hai mai notato come le telecamere del traffico rilevino automaticamente i veicoli, come i negozi usino le telecamere di sorveglianza per monitorare i prodotti sugli scaffali o come le app per il 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 un ramo dell'intelligenza artificiale che aiuta le macchine a vedere e interpretare immagini e video. Invece di limitarsi a registrare immagini, questi sistemi possono riconoscere oggetti, identificare schemi e trasformare ciò che vedono in informazioni utili.

I modelli open source di computer vision all'avanguardia, come Ultralytics YOLO26, supportano diverse attività di visione artificiale, tra cui rilevamento degli oggetti, classificazione delle immagini, segmentazione delle istanze, stima della posa e tracciamento degli oggetti. Questi modelli sono progettati per funzionare in modo efficiente in tempo reale, semplificando lo sviluppo di applicazioni pratiche in diversi settori.

10 semplici progetti di computer vision in sintesi#

10 semplici progetti di computer vision per principianti#

1. Un sistema di allarme di sicurezza basato sulla visione artificiale#

I sistemi di sicurezza vengono utilizzati in abitazioni, uffici e magazzini per mantenere sicuri gli ambienti. I sistemi tradizionali basati su sensori non sono sempre affidabili, soprattutto in ambienti soggetti a cambiamenti.

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

Un sistema di monitoraggio della sicurezza in tempo reale può essere realizzato con Ultralytics YOLO26, che elabora ogni fotogramma della telecamera e rileva oggetti predefiniti, come persone o veicoli, nella scena. Quando viene identificato un oggetto di interesse, il sistema vi disegna attorno dei riquadri di delimitazione e assegna un punteggio di confidenza alla previsione.

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

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

2. Monitoraggio degli allenamenti tramite computer vision#

Molte applicazioni per il fitness utilizzano una telecamera per contare le ripetizioni e monitorare i movimenti. Mentre la telecamera acquisisce il video, la computer vision analizza i movimenti del corpo in tempo reale.

Un simile sistema di monitoraggio degli allenamenti può essere sviluppato utilizzando Ultralytics YOLO26 e le sue funzionalità di stima della posa. Il modello elabora ogni fotogramma e rileva punti chiave del corpo, come spalle, gomiti, anche e ginocchia. Questi punti formano uno scheletro digitale che rappresenta la postura e i movimenti della persona.

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

Durante l'esecuzione di esercizi come squat o flessioni, è possibile misurare le variazioni degli angoli articolari per stimare le ripetizioni. Ad esempio, monitorando il modo in cui il ginocchio si piega e si estende durante uno squat, il sistema può contare ogni ripetizione completata.

3. Gestione dei parcheggi dei veicoli abilitata dalla visione artificiale#

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

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

Fig. 4. Gestione intelligente dei parcheggi abilitata dalla computer vision (Fonte)

Puoi disegnare sullo schermo le zone di parcheggio e verificare se un'auto rilevata si sovrappone a una di esse. In caso affermativo, il posto viene contrassegnato come occupato. Altrimenti, rimane disponibile.

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

4. Identificazione delle specie vegetali tramite classificazione delle immagini#

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

L'identificazione tradizionale delle piante richiede spesso competenze specialistiche e confronti manuali, che possono richiedere molto tempo ed essere incoerenti. La computer vision accelera e rende scalabile 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 a partire da una foto. Puoi iniziare con un modello preaddestrato come Ultralytics YOLO26 e perfezionarlo su un dataset di piante annotato utilizzando il transfer learning.

Durante l'addestramento, il modello impara schemi come forma, consistenza e differenze di colore delle foglie per distinguere le specie. Per iniziare, puoi esplorare dataset di piante disponibili pubblicamente o dataset della community curati su piattaforme come Roboflow Universe, così da accedere rapidamente a immagini annotate.

5. Gestione delle code tramite IA della visione#

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

Un sistema di monitoraggio delle code integrato con un modello di computer vision, come Ultralytics 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 si trovano all'interno di un'area della coda predefinita.

Fig. 5. Gestione delle code in un aeroporto tramite IA della visione

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

6. Rilevamento 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 tutte le persone nel fotogramma, puoi concentrarti solo su una regione selezionata, come un ingresso, un'area d'attesa o una zona riservata.

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

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

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

7. Controllo qualità nella produzione#

Nella produzione, piccoli errori come componenti mancanti o posizionati in modo errato possono compromettere la qualità del prodotto e causare resi. Per ridurre questi problemi, molte linee produttive utilizzano sistemi di visione per rilevare i difetti prima che i prodotti passino alla fase successiva.

Puoi simulare una semplice linea di assemblaggio in cui una telecamera acquisisce i prodotti mentre si muovono lungo un nastro trasportatore. Utilizzando Ultralytics YOLO26, un sistema di questo tipo può verificare che tutti i componenti richiesti siano presenti e posizionati correttamente.

Fig. 7. Rilevamento e conteggio dei pacchi su una linea di assemblaggio tramite YOLO

Questo tipo di sistema può anche essere sviluppato per contare gli articoli, verificare che le confezioni siano sigillate e controllare che i prodotti siano disposti correttamente prima di lasciare la linea.

8. Monitoraggio del traffico con la segmentazione delle immagini#

Il monitoraggio del traffico spesso implica più del semplice conteggio dei veicoli. Negli incroci trafficati, aiuta a comprendere come sono posizionati i veicoli nelle corsie e quanto spazio stradale occupano.

Per un sistema di monitoraggio del traffico, puoi creare una soluzione utilizzando il supporto alla segmentazione delle istanze di Ultralytics YOLO26. A differenza del semplice rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle istanze genera maschere a livello di pixel per ogni veicolo rilevato, delineandone la forma esatta invece di limitarsi a disegnare un riquadro di delimitazione.

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

Analizzando queste maschere di segmentazione, il sistema può fornire informazioni più dettagliate sull'utilizzo delle corsie, sulla densità dei veicoli e sui modelli di congestione.

9. Utilizzo della computer vision per la stima della velocità#

La stima della velocità viene comunemente utilizzata nel monitoraggio del traffico, nella logistica e nei sistemi di trasporto intelligenti. Con la computer vision puoi stimare la velocità di un veicolo direttamente da un filmato, senza utilizzare sensori fisici o radar.

Fig. 9. Tracciamento dei veicoli tramite YOLO (Fonte)

Puoi utilizzare Ultralytics YOLO26 per rilevare e tracciare gli oggetti in un flusso video. Misurando la distanza percorsa da un veicolo tra i fotogrammi e utilizzando la frequenza dei fotogrammi del video insieme a un riferimento di distanza reale, puoi stimarne la velocità.

10. Monitoraggio della sicurezza dei lavoratori tramite la stima della posa#

La sicurezza dei lavoratori è fondamentale in ambienti come cantieri, fabbriche e magazzini. Una postura rischiosa, tecniche di sollevamento scorrette o cadute improvvise possono aumentare significativamente il rischio di lesioni.

Un esempio consiste nell'utilizzare Ultralytics YOLO26 con la stima della posa per analizzare in tempo reale la postura dei lavoratori. Il modello rileva punti chiave del corpo, come spalle, anche, ginocchia e gomiti. Valutando gli angoli articolari e i modelli di movimento, il sistema può identificare piegamenti rischiosi, posture scorrette durante il sollevamento o movimenti improvvisi che possono indicare una caduta.

Fig. 10. Utilizzo della stima della posa umana per analizzare la postura dei lavoratori edili (Fonte)

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

Capire 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 i dati visivi e riconoscere gli schemi.

Il processo inizia spesso con l'elaborazione delle immagini o la preelaborazione dei dati, durante la quale i dati visivi vengono ripuliti, ridimensionati o migliorati prima dell'analisi. Successivamente, una rete neurale viene addestrata su grandi dataset affinché impari schemi come forme, bordi, texture e caratteristiche degli oggetti. In generale, quanto più numerosi sono i dati di alta qualità su cui viene addestrato un modello, tanto migliori saranno le sue prestazioni in diversi scenari del mondo reale.

Molti moderni sistemi di computer vision si basano sulle reti neurali convoluzionali (CNNs), progettate specificamente per le attività relative alle immagini. Le CNNs estraggono automaticamente importanti caratteristiche visive e le utilizzano per formulare previsioni.

La maggior parte dei progetti per principianti ruota attorno ad alcune attività di visione fondamentali. Ecco le principali che incontrerai:

• Classificazione delle immagini: questa attività assegna una singola etichetta a un'immagine intera, ad esempio per determinare se una foto mostra un gatto o un cane.
• Rilevamento degli oggetti: gli oggetti all'interno di un'immagine vengono individuati ed evidenziati tramite riquadri di delimitazione, ad esempio identificando auto, persone o biciclette in una scena stradale.
• Segmentazione delle istanze: ogni oggetto in un'immagine viene separato a livello di pixel, così da poterne delineare la forma esatta, una caratteristica utile quando sono richiesti confini precisi.
• Stima della posa: i punti chiave del corpo umano, come spalle, gomiti e ginocchia, vengono identificati nelle immagini per comprendere postura e movimenti.
• Tracciamento degli oggetti: gli oggetti vengono seguiti attraverso i fotogrammi video per monitorare come si muovono nel tempo.

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

L'impatto crescente della computer vision#

Oggi l'IA della visione viene adottata in molti settori. Infatti, si prevede che il mercato globale della computer vision raggiunga i 58 miliardi di dollari entro il 2030, con una crescita annua di quasi il 20%, man mano che un numero maggiore di organizzazioni integra l'intelligenza visiva nei propri sistemi.

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

Il commercio al dettaglio è un altro esempio interessante. I negozi automatizzati utilizzano la computer vision e la fusione dei sensori per rilevare i prodotti prelevati dai clienti, consentendo acquisti senza passare dalla cassa.

Nel frattempo, in ambito sanitario, la computer vision viene 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.

Aspetti da considerare prima di iniziare un progetto di IA della visione#

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

• Definisci chiaramente l'obiettivo: specifica con precisione cosa vuoi che faccia il sistema, 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 dataset: dati e annotazioni ben etichettati, diversificati e rappresentativi sono essenziali. Dati di scarsa qualità portano spesso a prestazioni inaffidabili del modello.
• Scegli gli strumenti giusti: seleziona strumenti ben supportati e facili da usare. Python è una scelta comune per i principianti perché offre un ampio ecosistema di librerie e risorse per l'apprendimento della computer vision. I modelli della famiglia Ultralytics YOLO sono inoltre molto diffusi per varie attività di visione artificiale, come il rilevamento degli oggetti e il tracciamento, e rappresentano quindi un punto di partenza pratico e accessibile.
• Ottimizzazione per le condizioni del mondo reale: i cambiamenti di illuminazione, le angolazioni della fotocamera, la sfocatura dovuta al movimento e la complessità dello sfondo possono influire sulle prestazioni. Testa il tuo sistema in condizioni simili a quelle in cui verrà effettivamente utilizzato.
• Considera la privacy e l'etica: se lavori con immagini o video di persone, tieni conto delle normative sulla privacy dei dati e delle pratiche di IA responsabile. Assicurati che i dati vengano raccolti e utilizzati in modo appropriato.

Punti chiave#

La computer vision sta cambiando il modo in cui i sistemi comprendono i dati visivi. Esplorando idee per progetti pratici e applicazioni nel mondo reale, i principianti possono acquisire rapidamente esperienza pratica.

Modelli come Ultralytics YOLO26 rendono più facile iniziare e ottenere risultati più rapidamente. Con obiettivi chiari e dati di qualità, puoi costruire solide basi per sistemi di computer vision più avanzati.

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